Internal and external validation of an updated ICD-10-CA to AIS-2005 update 2008 algorithm.

BACKGROUND: Administrative data are a powerful tool for population-level trauma research but lack the trauma-specific diagnostic and injury severity codes needed for risk-adjusted comparative analyses. The objective of this study was to validate an algorithm to derive Abbreviated Injury Scale (AIS-2005 update 2008) severity scores from Canadian International Classification of Diseases (ICD-10-CA) diagnostic codes in administrative data. METHODS: This was a retrospective cohort study using data from the 2009 to 2017 Ontario Trauma Registry for the internal validation of the algorithm. This registry includes all patients treated at a trauma center who sustained a moderate or severe injury or were assessed by a trauma team. It contains both ICD-10-CA codes and injury scores assigned by expert abstractors. We used Cohen's kappa (𝜅) coefficient to compare AIS-2005 Update 2008 scores assigned by expert abstractors to those derived using the algorithm and the intraclass correlation coefficient to compare assigned and derived Injury Severity Scores. Sensitivity and specificity for detection of a severe injury (AIS score, ≥ 3) were then calculated. For the external validation of the algorithm, we used administration data to identify adults who either died in an emergency department or were admitted to hospital in Ontario secondary to a traumatic injury (2009-2017). Logistic regression was used to evaluate the discriminative ability and calibration of the algorithm. RESULTS: Of 41,869 patients in the Ontario Trauma Registry, 41,793 (99.8%) had at least one diagnosis matched to the algorithm. Evaluation of AIS scores assigned by expert abstractors and those derived using the algorithm demonstrated a high degree of agreement in identification of patients with at least one severe injury (𝜅 = 0.75; 95% confidence interval [CI], 0.74-0.76). Likewise, algorithm-derived scores had a strong ability to rule in or out injury with AIS ≥ 3 (specificity, 78.5%; 95% CI, 77.7-79.4; sensitivity, 95.1; 95% CI, 94.8-95.3). There was strong correlation between expert abstractor-assigned and crosswalk-derived Injury Severity Score (intraclass correlation coefficient, 0.80; 95% CI, 0.80-0.81). Among the 130,542 patients identified using administrative data, the algorithm retained its discriminative properties. CONCLUSION: Our ICD-10-CA to AIS-2005 update 2008 algorithm produces reliable estimates of injury severity and retains its discriminative properties with administrative data. Our findings suggest that this algorithm can be used for risk adjustment of injury outcomes when using population-based administrative data. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Tests/Criteria; Level II.

Injury outcomes across Canadian trauma systems: a historical cohort study.

PURPOSE: Most North American trauma systems have designated trauma centres (TCs) including level I (ultraspecialized high-volume metropolitan centres), level II (specialized medium-volume urban centres), and/or level III (semirural or rural centres). Trauma system configuration varies across provinces and it is unclear how these differences influence patient distributions and outcomes. We aimed to compare patient case mix, case volumes, and risk-adjusted outcomes of adults with major trauma admitted to designated level I, II, and III TCs across Canadian trauma systems. METHODS: In a national historical cohort study, we extracted data from Canadian provincial trauma registries on major trauma patients treated between 2013 and 2018 in all designated level I, II, or III TCs in British Columbia, Alberta, Quebec, and Nova Scotia; level I and II TCs in New Brunswick; and four TCs in Ontario. We used multilevel generalized linear models to compare mortality and intensive care unit (ICU) admission and competitive risk models for hospital and ICU length of stay (LOS). Ontario could not be included in outcome comparisons because there were no population-based data from this province. RESULTS: The study sample comprised 50,959 patients. Patient distributions in level I and II TCs were similar across provinces but we observed significant differences in case mix and volumes for level III TCs. There was low variation in risk-adjusted mortality and LOS across provinces and TCs but interprovincial and intercentre variation in risk-adjusted ICU admission was high. CONCLUSIONS: Our results suggest that differences in the functional role of TCs according to their designation level across provinces leads to significant variations in the distribution of patients, case volumes, resource use, and clinical outcomes. These results highlight opportunities to improve Canadian trauma care and underline the need for standardized population-based injury data to support national quality improvement efforts.

RéSUMé: OBJECTIF: La plupart des systèmes de traumatologie nord-américains disposent de centres de traumatologie (CT) désignés, y compris de niveau I (centres métropolitains ultraspécialisés à volume élevé), de niveau II (centres urbains spécialisés à volume moyen) et/ou de niveau III (centres semi-ruraux ou ruraux). La configuration des systèmes de traumatologie varie d'une province à l'autre et nous ne savons pas comment ces différences influent sur la répartition de la patientèle et sur les issues. Notre objectif était de comparer le mélange de cas des patient·es, le volume de cas et les issues ajustées en fonction du risque des adultes ayant subi un traumatisme majeur admis·es dans des CT désignés de niveaux I, II et III dans l'ensemble des systèmes de traumatologie canadiens. MéTHODE: Dans une étude de cohorte historique nationale, nous avons extrait des données des registres provinciaux canadiens de traumatologie sur les patient·es ayant subi un traumatisme majeur traité·es entre 2013 et 2018 dans tous les CT désignés de niveau I, II ou III en Colombie-Britannique, en Alberta, au Québec et en Nouvelle-Écosse, les CT de niveau I et II au Nouveau-Brunswick, et dans quatre CT en Ontario. Nous avons utilisé des modèles linéaires généralisés à plusieurs niveaux pour comparer la mortalité, les admissions en unité de soins intensifs (USI) et les modèles de risque compétitif pour la durée du séjour à l'hôpital et à l'USI. L'Ontario n'a pas pu être inclus dans les comparaisons des devenirs parce qu'il n'y avait pas de données démographiques pour cette province. RéSULTATS: L'échantillon de l'étude comptait 50 959 patient·es. La répartition des patient·es dans les CT de niveaux I et II était similaire d'une province à l'autre, mais nous avons observé des différences significatives dans le mélange des cas et les volumes pour les CT de niveau III. Il y avait une faible variation de la mortalité ajustée en fonction du risque et des durées de séjour entre les provinces et les CT, mais la variation interprovinciale et intercentre des admissions à l'USI ajustées en fonction du risque était élevée. CONCLUSION: Nos résultats suggèrent que les différences dans le rôle fonctionnel des CT selon leur niveau de désignation d'une province à l'autre entraînent des variations importantes dans la répartition des patient·es, le nombre de cas, l'utilisation des ressources et les issues cliniques. Ces résultats mettent en évidence les possibilités d'amélioration des soins de traumatologie au Canada et soulignent la nécessité de disposer de données normalisées sur les blessures dans la population pour appuyer les efforts nationaux d'amélioration de la qualité.

Do patient outcomes differ when the trauma team leader is a surgeon or non-surgeon? A multicentre cohort study.

PURPOSE: Trauma team leaders (TTLs) have traditionally been general surgeons; however, some trauma centres use a mixed model of care where both surgeons and non-surgeons (primarily emergency physicians) perform this role. The objective of this multicentre study was to provide a well-powered study to determine if TTL specialty is associated with mortality among major trauma patients. METHODS: Data were collected from provincial trauma registries at six level 1 trauma centres across Canada over a 10-year period. We included adult trauma patients (age ≥ 18 yrs) who triggered the highest-level trauma activation. The primary outcome was the difference in risk-adjusted in-hospital mortality for trauma patients receiving initial care from a surgeon versus a non-surgeon TTL. RESULTS: Overall, 12,961 major trauma patients were included in the analysis. Initial treatment was provided by a surgeon TTL in 57.8% (n = 7513) of cases, while 42.2% (n = 5448) of patients were treated by a non-surgeon TTL. Unadjusted mortality occurred in 11.6% of patients in the surgeon TTL group and 12.7% of patients in the non-surgeon TTL group (OR 0.87, 95% CI 0.78-0.98, p = 0.02). Risk-adjusted mortality was not significantly different between patients cared for by surgeon and non-surgeon TTLs (OR 0.92, 95% CI 0.80-1.06, p = 0.23). Furthermore, we did not observe differences in risk-adjusted mortality for any of the subgroups evaluated. CONCLUSIONS: After risk adjustment, there was no difference in mortality between trauma patients treated by surgeon or non-surgeon TTLs. Our study supports emergency physicians performing the role of TTL at level 1 trauma centres.

ABSTRAIT: OBJECTIF: Les chefs d'équipe de traumatologie (CET) sont traditionnellement des chirurgiens généralistes; cependant, certains centres de traumatologie utilisent un modèle mixte de soins où des chirurgiens et des non-chirurgiens (principalement des médecins d'urgence) qui jouent ce rôle. L'objectif de cette étude multicentrique était de fournir une étude bien menée pour déterminer si la spécialité CET est associée à la mortalité chez les patients traumatisés majeurs. MéTHODES: Les données ont été recueillies à partir des registres provinciaux de 6 niveau 1 centres de traumatologie au Canada sur une période de 10 ans. Nous avons inclus des patients adultes traumatisés (âge ≥ 18 ans) qui ont provoqué l'activation traumatique de niveau le plus haut. Le primaire résultat était la différence de mortalité hospitalière ajustée en fonction du risque pour les patients traumatisés qui ont reçu des soins primaires d'un chirurgien par rapport à un CET non chirurgien. RéSULTATS: En totale, 12 961 patients traumatisés majeurs ont été la partie de cette analyse. Le soin primaire a été assuré par un chirurgien CET dans 57,8 % (n=7 513) des cas, alors que 42,2 % (n=5 448) des patients ont été traités par un CET non chirurgien. Une mortalité non ajustée s'est produit chez 11,6 % des patients du groupe de chirurgien CET et 12,7 % des patients du groupe de non chirurgien CET (OR 0,87, IC à 95 % 0,78 à 0,98, p = 0,02). La mortalité ajustée en fonction du risque n'était pas significativement différente entre les patients pris en charge par des CET chirurgiens et non-chirurgiens (RC 0,92, IC à 95 % 0,80 à 1,06, p = 0,23). De plus, nous ne pouvons pas observer de différences de mortalité ajustée au risque pour aucun des sous-groupes évalués. CONCLUSIONS: Après avoir ajusté du risque, il n'y avait pas de différence de mortalité entre les patients traumatisés traités par des chirurgiens ou non chirurgiens CET. Notre étude soutient les médecins d'urgences jouent le rôle de CET dans les centres de traumatologie de niveau 1.

External validation of the PRESTO pediatric tool for predicting in-hospital mortality from traumatic injury.

BACKGROUND: Benchmarking is crucial for quality improvement of trauma systems. The Pediatric Resuscitation and Trauma Outcome (PRESTO) model allows risk-adjusted comparisons of in-hospital mortality for pediatric trauma populations in under-resourced environments. Our aim was to validate PRESTO in a high-resource setting using provincial Trauma Registry (TR) data and compare it to the standard benchmarking model, the Injury Severity Score (ISS). METHODS: This retrospective case-control study collected demographic, vital sign, and outcome data from the TR for patients aged <16 years sustaining major trauma from 2013 to 2021. The PRESTO model estimates predicted probability of in-hospital mortality (Pm) using the age, heart rate, blood pressure, oxygen saturation, neurological status, and use of airway supplementation. PRESTO was assessed by comparison of Pm in patients who died and survived and comparison of area under the receiver-operator curve (AUROC) with that of ISS. Statistical analysis was performed using R. RESULTS: We included 647 patients, of which 69 died in-hospital (11%). The cohort was 37% female, with a median age of 8 and median ISS of 17. The median Pm for cases was significantly higher compared to controls (1.0 vs. 5.2 × 10-5, p < 0.001). The AUROC for PRESTO and ISS were not significantly different (0.819 and 0.816, respectively; p = 0.95). CONCLUSION: PRESTO is valid in a resource-rich environment, such as a Canadian province. It performs equally well to ISS but is simpler to derive. In the future, PRESTO may serve to benchmark levels of in-hospital mortality within or across institutions over time across Canada.