Text Messaging as a Strategy to Address the Limits of Audio-Based Communication During Mass-Gathering Events with High Ambient Noise
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».