Importance Data on the performance of traumatic brain injury (TBI) biomarkers within minutes of injury are lacking. Objectives To examine the performance of glial fibrillary acidic protein (GFAP), ubiquitin carboxy-terminal hydrolase L1 (UCH-L1), and microtubule-associated protein 2 (MAP-2) within 30 and 60 minutes of TBI in identifying intracranial lesions on computed tomography (CT) scan, need for neurosurgical intervention (NSI), and clinically important early outcomes (CIEO). Design, Setting, and Participants This cohort study is a biomarker analysis of a multicenter prehospital TBI cohort from the Prehospital Tranexamic Acid Use for TBI clinical trial conducted across 20 centers and 39 emergency medical systems in North America from May 2015 to March 2017. Prehospital hemodynamically stable adult patients with traumatic injury and suspected moderate to severe TBI were included. Blood samples were measured for GFAP, UCH-L1, and MAP-2. Data were analyzed from December 1, 2023, to March 15, 2024. Main Outcomes and Measures The presence of CT lesions, diffuse injury severity on CT, NSI within 24 hours of injury, and CIEO (composite outcome including early death, neurosurgery, or prolonged mechanical ventilation ≥7 days) within 7 days of injury. Results Of 966 patients enrolled, 804 patients (mean [SD] age, 41 [19] years; 418 [74.2%] male) had blood samples, including 563 within 60 minutes and 375 within 30 minutes of injury. Among patients with blood drawn within 30 minutes of injury, 212 patients (56.5%) had CT lesions, 61 patients (16.3%) had NSI, and 112 patients (30.0%) had CIEO. Among those with blood drawn within 60 minutes, 316 patients (56.1%) had CT lesions, 95 patients (16.9%) had NSI, and 172 patients (30.6%) had CIEO. All biomarkers showed significant elevations with worsening diffuse injury on CT within 30 and 60 minutes of injury. Among blood samples taken within 30 minutes, GFAP had the highest area under the receiver operating characteristic curve (AUC) to detect CT lesions, at 0.88 (95% CI, 0.85-0.92), followed by MAP-2 (AUC, 0.78; 95% CI, 0.73-0.83) and UCH-L1 (AUC, 0.75; 95% CI, 0.70-0.80). Among blood samples taken within 60 minutes, AUCs for CT lesions were 0.89 (95% CI, 0.86-0.92) for GFAP, 0.76 (95% CI, 0.72-0.80) for MAP-2, and 0.73 (95% CI, 0.69-0.77) for UCH-L1. Among blood samples taken within 30 minutes, AUCs for NSI were 0.78 (95% CI, 0.72-0.84) for GFAP, 0.75 (95% CI, 0.68-0.81) for MAP-2, and 0.69 (95% CI, 0.63-0.75) for UCH-L1; and for CIEO, AUCs were 0.89 (95% CI, 0.85-0.93) for GFAP, 0.83 (95% CI, 0.78-0.87) for MAP-2, and 0.77 (95% CI, 0.72-0.82) for UCH-L1. Combining the biomarkers was no better than GFAP alone for all outcomes. At GFAP of 30 pg/mL within 30 minutes, sensitivity for CT lesions was 98.1% (95% CI, 94.9%-99.4%) and specificity was 34.4% (95% CI, 27.2%-42.2%). GFAP levels greater than 6200 pg/mL were associated with high risk of NSI and CIEO. Conclusions and Relevance In this cohort study of prehospital patients with TBI, GFAP, UCH-L1, and MAP-2 measured within 30 and 60 minutes of injury were significantly associated with traumatic intracranial lesions and diffuse injury severity on CT scan, 24-hour NSI, and 7-day CIEO. GFAP was the strongest independent marker associated with all outcomes. This study sets a precedent for the early utility of GFAP in the first 30 minutes from injury in future clinical and research endeavors.

Frailty is independently associated with adverse patient outcomes after surgery. The current standards of postoperative care rarely consider frailty status.

With the rise of social media, online platforms have become a common way to access healthcare information. This study examines the quality of pediatric acute otitis media (AOM) videos on TikTok, a popular short-form video social media platform.

Background: Frailty predicts poorer outcomes in surgical patients. Recent studies have found socioeconomic status to be an important characteristic for surgical outcomes. We evaluated the association of Area Deprivation Index (ADI) and Social Vulnerability Index (SVI), two geospatial atlases that provide a multidimensional evaluation of neighborhood deprivation, with frailty in a surgery population. Design & methods: A retrospective study of patients undergoing routine frailty screening was conducted 12/2020–8/2022. Frailty was measured using Fried’s Frailty Phenotype (FFP) and the five-item Modified Frailty Index (mFI-5). ADI and SVI quartiles were determined using patient residence. Logistic regression models were used to evaluated associations of FFP (frail only vs not frail) and mFI-5 (≥2 vs 0–1) with ADI and SVI (α = 0.05). Results: Of 372 screened patients, 41% (154) were women, median age was 68% (63–74), and 46% (170) identified as non-White. Across ADI and SVI quartiles, higher number of comorbidities, decreasing median income, and frailty were associated with increasing deprivation ( p < 0.01). When controlling for age, sex, comorbidities, and BMI category, frailty by FFP was associated with the most deprived two quartiles of ADI (OR 2.61, CI: [1.35–5.03], p < 0.01) and the most deprived quartile of SVI (OR 2.33, [1.10–4.95], p < 0.05). These trends were also seen with mFI-5 scores ≥2 (ADI: OR 1.64, [1.02–2.63], p < 0.05; SVI: OR 1.71, [1.01–2.91], p < 0.05). Conclusions: Surgical patients living in socioeconomically deprived neighborhoods are more likely to be frail. Interventions may include screening of disadvantaged populations and resource allocation to vulnerable neighborhoods.

Abstract Background Portable ex vivo lung perfusion during lung transplantation is a resource‐intensive technology. In light of its increasing use, we evaluated the cost‐effectiveness of ex vivo lung perfusion at a low‐volume lung transplant center in the USA. Methods Patients listed for lung transplantation (2015–2021) in the United Network for Organ Sharing database were included. Quality‐of‐life was approximated by Karnofsky Performance Status scores 1‐year post‐transplant. Total transplantation encounter and 1‐year follow‐up costs accrued by our academic center for patients listed from 2018 to 2021 were obtained. Cost‐effectiveness was calculated by evaluating the number of patients attaining various Karnofsky scores relative to cost. Results Of the 13 930 adult patients who underwent lung transplant in the United Network for Organ Sharing database, 13 477 (96.7%) used static cold storage and 453 (3.3%) used ex vivo lung perfusion, compared to 30/58 (51.7%) and 28/58 (48.3%), respectively, at our center. Compared to static cold storage, median total costs at 1 year were higher for ex vivo lung perfusion ($918 000 vs. $516 000; p = 0.007) along with the cost of living 1 year with a Karnofsky functional status of 100 after transplant ($1 290 000 vs. $841 000). In simulated scenarios, each Karnofsky‐adjusted life year gained by ex vivo lung perfusion was 1.00–1.72 times more expensive. Conclusions Portable ex vivo lung perfusion is not currently cost‐effective at a low‐volume transplant centers in the USA, being 1.53 times more expensive per Karnofsky‐adjusted life year. Improving donor lung and/or recipient biology during ex vivo lung perfusion may improve its utility for routine transplantation.

e13705 Background: Shorter time to lung cancer diagnosis and treatment are associated with improved outcomes. Here, we assessed factors contributing to delays in each phase of care to identify targets for improving the timeliness of suspicious lung nodule care in a diverse patient population. Methods: We conducted a retrospective study of patients evaluated for suspicious lung nodules at an academic medical center from 2020 to 2022. Patients with presumed or proven stage I/II lung cancer were included. Patients with stage III/IV and non-primary lung cancers were excluded. Multivariable Cox regressions were performed. Results: Of 157 patients, mean age was 70±8.6 years, 59% were female, and 53% were Black. Most lung nodules were biopsied bronchoscopically (61%) or surgically (26%). Most (83%) nodules were stage I/II non-small cell lung cancer, 10.2% were benign and 4.4% were other. Treatment was surgery in 48% and stereotactic body radiotherapy (SBRT) in 41%. Median intervals were 4 (IQR 0-18) days from nodule identification to referral, 7 (IQR 3-14) days from referral to consultation, 20 (IQR 12-34) days from consultation to biopsy, 4 (IQR 2-6) days from biopsy to diagnosis, and 28 (IQR 8-43) days from diagnosis to treatment initiation. Multivariable Cox regression showed that longer time from referral to diagnosis (TTD) was associated with Black race, widowed status, and referral > 1 year from the start of the COVID-19 pandemic. Longer time from referral to treatment (TTT) was associated with female gender, widowed status, 4th Area Deprivation Index (ADI) quartile, frailty, BMI > 18.5, ECOG performance status < 2, bronchoscopic biopsy, and initial treatment with SBRT. Longer time from consultation to biopsy was associated with female gender, widowed status, frailty, no cardiovascular disease, and living >12.5 miles from the hospital. Longer time from diagnosis to treatment was associated with Medicaid, referral > 1 year from the start of the pandemic, cardiovascular disease, and SBRT. Conclusions: The longest delays in lung nodule care are associated with time from consultation to biopsy and from diagnosis to treatment. Efforts to address disparities and modifiable factors could improve the timeliness of care for patients with suspicious lung nodules. [Table: see text]