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Enregistrement W1985106077 · doi:10.1197/j.aem.2004.01.005

Evaluating the Impact of an Educational Intervention on Documentation of Decision‐making Capacity in an Emergency Medical Services System

2004· article· en· W1985106077 sur OpenAlexaff
Jennifer Riley, Rob Burgess, Brian Schwartz

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationMedicineIntervention (counseling)Medical emergencyConfidence intervalMedical recordFamily medicineEmergency medicineNursingSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To compare the documentation of decision-making capacity by advanced life support (ALS) providers and signature acquisition before, one month after, and one year after an educational intervention. METHODS: The intervention comprised a one-and-a-half-hour module on assessment and documentation of decision-making capacity. Ambulance call reports were reviewed for all ALS calls occurring during three two-month periods, and refusals of transport were recorded. Provider compliance with documentation of decision-making capacity and signature acquisition were determined from a convenience sample of 75 reports from each period. Reviewers were blinded to study period. Twenty-percent double data entry was undertaken to evaluate accuracy. Ninety-five percent confidence intervals were calculated to compare frequencies of cancelled calls and documentation. RESULTS: From the emergency medical services database, 7,744 calls before the intervention, 7,444 immediately after, and 7,604 one year later were identified. Documentation rates in the second and third periods did not differ from that prior to the intervention (1.3% vs. 0.0% and 0.0% in subsequent periods), nor did the rates of signature acquisition differ (85.3% vs. 85.3% and 78.6%). The accuracy of data entry was 92.6%. However, the frequency of call refusals decreased significantly after the intervention (from 9.0% to 2.0% and 6.6% in the respective periods). CONCLUSIONS: An educational intervention resulted in no change in the rate of decision-making capacity documentation or signature acquisition by ALS providers for refusal of transport. There was a temporary increase in the number of transported patients.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,413 · 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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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