Health Research in Africa
Filière Pré-Hospitalière, Délais d'Admission et Mortalité Après Traumatisme Crânio-Encéphalique au CHU de Bouaké (Côte d'Ivoire) : Le Paradoxe des Cohortes Hospitalières en Afrique Subsaharienne
By Thierno Teti Faozo Stéphane Landry, Fionko Yao Bernard, Dongo Koffi Yves Soress and 6 others.
Abstract
RÉSUMÉIntroduction. Les filières préhospitalières du traumatisme crânio-encéphalique (TCE) en Afrique subsaharienne sont fragmentées, mais les données proviennent presque toutes de cohortes hospitalières dont l'interprétation se heurte à un biais de sélection rarement explicité. Cette étude avait pour but de déterminer si le délai d'admission, le mode de transport et le statut de référé sont associés à la mortalité hospitalière dans une cohorte ivoirienne de TCE. Méthodes. Nous avons mené une analyse rétrospective du registre du service de Neurochirurgie du CHU de Bouaké, incluant 772 patients consécutifs admis pour TCE de janvier 2025 à juin 2026. Les associations ont été estimées en analyse brute puis par régression logistique pénalisée de Firth, ajustée sur le score de Glasgow, l'âge et la lésion axonale diffuse. Résultats. Le délai médian d'admission était de 2 jours (dépassant 48 heures chez 34,8 % des patients) ; le transport était non médicalisé dans 60,1 % des cas et 50,4 % des patients étaient référés. Aucune variable de filière n'était associée à la mortalité, en analyse brute comme après ajustement : délai > 48 heures (OR ajusté 1,11 ; IC 95 % 0,51–2,45), transport non médicalisé (0,86 ; IC 95 % 0,40–1,84), statut de référé (0,96 ; IC 95 % 0,46–2,02). Seuls le score de Glasgow ≤ 8 (OR ajusté 11,16 ; IC 95 % 5,23–25,05) et la lésion axonale diffuse (OR ajusté 3,27 ; IC 95 % 1,34–8,08) étaient associés à la mortalité. Les blessés acheminés par ambulance étaient deux fois plus souvent graves (13,2 % contre 6,0 % ; p = 0,007). Conclusion. L'absence d'association entre les variables de filière et la mortalité ne traduit pas l'innocuité des délais. Un triage informel est documenté (les formes graves sont acheminées plus rapidement) et une troncature à gauche (décès préhospitaliers non observés) reste inobservable ; ces deux mécanismes biaisent l'estimation dans le même sens. Les séries hospitalières sous-estiment vraisemblablement le coût réel des délais préhospitaliers.ABSTRACTIntroduction. Prehospital pathways for traumatic brain injury (TBI) in Sub-Saharan Africa are fragmented, yet data come almost exclusively from hospital cohorts whose interpretation is subject to selection bias that is rarely explicitly addressed. This study aimed to determine whether admission delay, transport mode, and referral status are associated with in-hospital mortality in an Ivorian TBI cohort. Methods. We conducted a retrospective analysis of the neurosurgery registry at Bouaké University Hospital, including 772 consecutive patients admitted for TBI from January 2025 to June 2026. Associations were estimated using crude analysis then Firth penalized logistic regression, adjusted for Glasgow Coma Scale score, age, and diffuse axonal injury. Results. Median admission delay was 2 days (exceeding 48 hours in 34.8% of patients); transport was non-medicalized in 60.1% of cases, and 50.4% of patients were referred. No pathway variable was associated with mortality, either in crude or adjusted analysis: delay >48 hours (adjusted OR 1.11; 95% CI 0.51–2.45), non-medicalized transport (0.86; 95% CI 0.40–1.84), referral status (0.96; 95% CI 0.46–2.02). Only Glasgow Coma Scale ≤8 (adjusted OR 11.16; 95% CI 5.23–25.05) and diffuse axonal injury (adjusted OR 3.27; 95% CI 1.34–8.08) were associated with mortality. Patients transported by ambulance were twice as likely to have severe injury (13.2% vs 6.0%; p = 0.007). Conclusion. The absence of association between pathway variables and mortality does not indicate that delays are harmless. Informal triage is documented (severe cases are transported faster) and left truncation (unobserved prehospital deaths) is unobservable; both mechanisms bias estimates in the same direction. Hospital cohorts likely underestimate the true burden of prehospital delays.







