MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2001598998 · doi:10.2196/mhealth.3293

An Effective Support System of Emergency Medical Services With Tablet Computers

2015· article· en· W2001598998 sur OpenAlexvenueno aff
Kosuke Yamada, Satoshi Inoue, Yuichiro Sakamoto

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Internal Affairs and Communications
Mots-clésMedical emergencyEmergency medical servicesGovernment (linguistics)Service (business)Information systemBusinessOperations managementMedicineEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There were over 5,000,000 ambulance dispatches during 2010 in Japan, and the time for transportation has been increasing, it took over 37 minutes from dispatch to the hospitals. A way to reduce transportation time by ambulance is to shorten the time of searching for an appropriate facility/hospital during the prehospital phase. Although the information system of medical institutions and emergency medical service (EMS) was established in 2003 in Saga Prefecture, Japan, it has not been utilized efficiently. The Saga Prefectural Government renewed the previous system in an effort to make it the real-time support system that can efficiently manage emergency demand and acceptance for the first time in Japan in April 2011. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate if the new system promotes efficient emergency transportation for critically ill patients and provides valuable epidemiological data. METHODS: The new system has provided both emergency personnel in the ambulance, or at the scene, and the medical staff in each hospital to be able to share up-to-date information about available hospitals by means of cloud computing. All 55 ambulances in Saga are equipped with tablet computers through third generation/long term evolution networks. When the emergency personnel arrive on the scene and discern the type of patient's illness, they can search for an appropriate facility/hospital with their tablet computer based on the patient's symptoms and available medical specialists. Data were collected prospectively over a three-year period from April 1, 2011 to March 31, 2013. RESULTS: The transportation time by ambulance in Saga was shortened for the first time since the statistics were first kept in 1999; the mean time was 34.3 minutes in 2010 (based on administrative statistics) and 33.9 minutes (95% CI 33.6-34.1) in 2011. The ratio of transportation to the tertiary care facilities in Saga has decreased by 3.12% from the year before, 32.7% in 2010 (regional average) and 29.58% (9085/30,709) in 2011. The system entry completion rate by the emergency personnel was 100.00% (93,110/93,110) and by the medical staff was 46.11% (14,159/30,709) to 47.57% (14,639/30,772) over a three-year period. Finally, the new system reduced the operational costs by 40,000,000 yen (about $400,000 US dollars) a year. CONCLUSIONS: The transportation time by ambulance was shorter following the implementation of the tablet computer in the current support system of EMS in Saga Prefecture, Japan. The cloud computing reduced the cost of the EMS system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetTrauma and Emergency Care StudiesTravaux en français237 207