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Enregistrement W1971841160 · doi:10.1017/s1049023x12001537

Text Messaging as a Strategy to Address the Limits of Audio-Based Communication During Mass-Gathering Events with High Ambient Noise

2012· article· en· W1971841160 sur OpenAlexaffabout
Adam Lund, Daniel Wong, Kerrie Lewis, Sheila A. Turris, Sean Vaisler, Samuel J. Gutman

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)UsabilityComputer scienceEvent (particle physics)Health careNoise (video)MultimediaHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The provision of medical care in environments with high levels of ambient noise (HLAN), such as concerts or sporting events, presents unique communication challenges. Audio transmissions can be incomprehensible to the receivers. Text-based communications may be a valuable primary and/or secondary means of communication in this type of setting. OBJECTIVES: To evaluate the usability of text-based communications in parallel with standard two-way radio communications during mass-gathering (MG) events in the context of HLAN. METHODS: This Canadian study used outcome survey methods to evaluate the performance of communication devices during MG events. Ten standard commercially available handheld smart phones loaded with basic voice and data plans were assigned to health care providers (HCPs) for use as an adjunct to the medical team's typical radio-based communication. Common text messaging and chat platforms were trialed. Both efficacy and provider satisfaction were evaluated. RESULTS: During a 23-month period, the smart phones were deployed at 17 events with HLAN for a total of 40 event days or approximately 460 hours of active use. Survey responses from health care providers (177) and dispatchers (26) were analyzed. The response rate was unknown due to the method of recruitment. Of the 155 HCP responses to the question measuring difficulty of communication in environments with HLAN, 68.4% agreed that they "occasionally" or "frequently" found it difficult to clearly understand voice communications via two-way radio. Similarly, of the 23 dispatcher responses to the same item, 65.2% of the responses indicated that "occasionally" or "frequently" HLAN negatively affected the ability to communicate clearly with team members. Of the 168 HCP responses to the item assessing whether text-based communication improved the ability to understand and respond to calls when compared to radio alone, 86.3% "agreed" or "strongly agreed" that this was the case. The dispatcher responses (n = 21) to the same item also "agreed" or "strongly agreed" that this was the case 95.5% of the time. CONCLUSION The use of smart phone technology for text-based communications is a practical and feasible tool for MG events and should be explored further. Multiple, reliable, discrete forms of communication technology are pivotal to executing effective on-site medical and disaster responses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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