Your browser doesn't support javascript.
loading
Trauma models to identify major trauma and mortality in the prehospital setting.
Sewalt, C A; Venema, E; Wiegers, E J A; Lecky, F E; Schuit, S C E; den Hartog, D; Steyerberg, E W; Lingsma, H F.
Affiliation
  • Sewalt CA; Department of Public Health, Erasmus MC University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
  • Venema E; Department of Public Health, Erasmus MC University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
  • Wiegers EJA; Department of Neurology, Erasmus MC University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
  • Lecky FE; Department of Public Health, Erasmus MC University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
  • Schuit SCE; School of Health and Related Research, Sheffield University, Salford Royal NHS Foundation Trust, Salford, UK.
  • den Hartog D; Trauma Audit and Research Network, University of Manchester, Salford, UK.
  • Steyerberg EW; Department of Emergency Medicine, Erasmus MC University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
  • Lingsma HF; Department of Internal Medicine, Erasmus MC University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
Br J Surg ; 107(4): 373-380, 2020 03.
Article in En | MEDLINE | ID: mdl-31503341
RESUMEN
ANTECEDENTES: Los pacientes con traumatismo mayor pueden beneficiarse del tratamiento en un centro de trauma, pero la identificación precoz del traumatismo mayor (Injury Severity Score, ISS > 15) sigue siendo difícil. El objetivo de este estudio fue validar externamente los modelos pronósticos existentes para los pacientes con traumatismos con el fin de evaluar su capacidad para predecir el traumatismo mayor y la mortalidad en el entorno pre-hospitalario. MÉTODOS: Los modelos pronóstico se identificaron mediante una búsqueda sistemática de la literatura hasta octubre de 2017. Los pacientes incluidos fueron pacientes con traumatismos que fueron trasladados mediante los servicios de emergencia médica (emergency medical services, EMS) a un hospital inglés perteneciente a Trauma Audit and Research Network (TARN) entre 2013 y 2016. Las variables evaluadas fueron los traumatismos graves (ISS > 15) y la mortalidad hospitalaria. El rendimiento de los modelos se analizó en términos de discriminación (índice de concordancia, c) y de beneficio neto para evaluar la utilidad clínica. RESULTADOS: Se incluyeron un total de 154.476 pacientes para validar los seis modelos de predicción propuestos previamente. La capacidad discriminatoria osciló entre c = 0,602 (i.c. del 95%: 0,596-0,608) para el modelo que incluye mecanismo, escala de coma de Glasgow, edad y presión arterial (MGAP) hasta c = 0,793 (0,789-0,797) para la puntuación de medicina de emergencia rápida modificada (mREMS) en la predicción de la mortalidad hospitalaria (n = 11.882). Se identificó un traumatismo mayor en 52.818 pacientes, con una discriminación de c = 0,589 (0,586-0,592) para mREMS a c = 0,735 (0,733-0,737) para la puntuación de trauma de Kampala en la predicción de traumatismo mayor. Ninguno de los modelos de predicción cumplió con las tasas aceptables de subtriaje (undertriage) y sobretriaje (overtriage). CONCLUSIÓN: Los modelos de trauma pre-hospitalarios actualmente disponibles tienen un rendimiento razonable para predecir la mortalidad hospitalaria, pero son inadecuados para identificar a los pacientes con traumatismo mayor. En el futuro, las investigaciones deberían centrarse en identificar a los pacientes que se podrían beneficiar del tratamiento en un centro de trauma especializado.
Subject(s)

Full text: 1 Collection: 01-internacional Database: MEDLINE Main subject: Wounds and Injuries / Emergency Medical Services Type of study: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limits: Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Language: En Journal: Br J Surg Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Netherlands

Full text: 1 Collection: 01-internacional Database: MEDLINE Main subject: Wounds and Injuries / Emergency Medical Services Type of study: Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limits: Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Language: En Journal: Br J Surg Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Netherlands