客观的
在低收入和中等收入国家(LMICs)，脊柱创伤的负担是巨大的，在这种资源有限的环境下，其管理变得复杂。基于算法的循证管理成本过高，特别是在脊柱植入物方面，而围手术期护理是工作密集型的，使得整体护理依赖于多种限制。本研究的目的是确定在资源受限的情况下，急性脊柱创伤患者手术干预、功能改善和住院死亡率的决定因素。
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本研究是对坦桑尼亚达累斯萨拉姆一家三级转诊医院中心收治的脊柱创伤患者队列前瞻性收集数据的回顾性分析。收集了人口统计学、临床和治疗特征的数据，作为质量改善神经创伤登记处的一部分。结果测量是手术干预、美国脊髓损伤协会(ASIA)损伤量表(AIS)等级改善和基于现有治疗方案的住院死亡率。对每个结果进行人口统计学和临床特征的单因素分析。利用与每个结果相关的变量，利用自举方法创建了基于机器学习算法的回归非参数决策树模型，并对三种模型的准确性进行了估计。
结果
在33个月的时间里，我们连续收治了284例急性脊柱创伤患者。中位年龄为34岁(IQR 26-43)， 83.8%为男性，50.7%曾经历过机动车事故伤害。伤后至住院的中位时间为2 (IQR 1 ~ 6) d;中位延迟22 (IQR 13-39)天后进行手术。颈椎损伤占38.4%。AIS录取成绩为A的占48.9%，B的占16.2%，C的占8.5%，D的占9.5%，E的占16.6%。近一半(45.1%)的患者接受了手术，12%的患者在AIS等级中至少有一项功能改善，11.6%的患者在医院死亡。手术干预的决定因素为年龄≤30岁、脊髓损伤程度、入院AIS分级、到达转诊医院的延迟、接受MRI检查和保险类型;入院AIS等级，到达医院的延迟，以及功能改善的损伤程度;延迟到达、损伤程度、延迟手术和入院AIS等级对院内死亡率的影响。 The best accuracies for the decision tree models were 0.62, 0.34, and 0.93 for surgery, AIS grade improvement, and in-hospital mortality, respectively.
结论
该三级转诊医院在LMIC环境下急性脊柱创伤后的手术干预和功能改善较低且不一致，这表明在复杂的资源驱动决策框架中存在非临床因素。这些非临床因素在作者的结果中得到强调，结果显示临床结果和住院死亡率是由自然史决定的，正如预测住院死亡率的模型的最高准确性所证明的那样。
