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Enregistrement W1987563597 · doi:10.3109/10903127.2013.869640

Understanding Safety in Prehospital Emergency Medical Services for Children

2014· article· en· W1987563597 sur OpenAlexaff
Erika Cottrell, Kerth O’Brien, Merlin Curry, Garth Meckler, Philip P. Engle, Jonathan Jui, Caitlin Summers, William E. Lambert, Jeanne‐Marie Guise

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineEmergency medical servicesMedical emergencyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: For over a decade, the field of medicine has recognized the importance of studying and designing strategies to prevent safety issues in hospitals and clinics. However, there has been less focus on understanding safety in prehospital emergency medical services (EMS), particularly in regard to children. Roughly 27.7 million (or 27%) of the annual emergency department visits are by children under the age of 19, and about 2 million of these children reach the hospital via EMS. This paper adds to our qualitative understanding of the nature and contributors to safety events in the prehospital emergency care of children. METHODS: We conducted four 8- to 12-person focus groups among paid and volunteer EMS providers to understand 1) patient safety issues that occur in the prehospital care of children, and 2) factors that contribute to these safety issues (e.g., patient, family, systems, environmental, or individual provider factors). Focus groups were conducted in rural and urban settings. Interview transcripts were coded for overarching themes. RESULTS: Key factors and themes identified in the analysis were grouped into categories using an ecological approach that distinguishes between systems, team, child and family, and individual provider level contributors. At the systems level, focus group participants cited challenges such as lack of appropriately sized equipment or standardized pediatric medication dosages, insufficient human resources, limited pediatric training and experience, and aspects of emergency medical services culture. EMS team level factors centered on communication with other EMS providers (both prehospital and hospital). Family and child factors included communication barriers and challenging clinical situations or scene characteristics. Finally, focus group participants highlighted a range of provider level factors, including heightened levels of anxiety, insufficient experience and training with children, and errors in assessment and decision making. CONCLUSIONS: The findings of our study suggest that, just as in hospital medicine, factors at the systems, team, child/family, and individual provider level system contribute to errors in prehospital emergency care. These factors may be modifiable through interventions and systems improvements. Future studies are needed to ascertain the generalizability of these findings and further refine the underlying mechanisms.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeQualitatif
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

Citations75
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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