Prehospital and Emergency Care: Updates from the Disease Control Priorities, Version 3
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is increasingly understood that emergency care systems can be cost-effective in low- and middle-income countries (LMICs). The development of such systems, however, is still a work in progress. This article updates previous work in providing the most recent estimates of the burden of disease sensitive to emergency care, the current state of knowledge on the feasibility of emergency care, effect on outcomes, and cost-effectiveness in LMICs, and future directions for research, policy, and implementation. METHODS: We calculated the potential impact of prehospital and emergency care systems using updated and revised data based on the global burden of disease study. We then assessed the state of current knowledge and potential future directions for research and policy by conducting a review of the literature on current systems in LMICs. RESULTS: According to these newest updates, 24 million deaths related to emergency medical conditions occur in LMICs annually, accounting for an estimated 932 million years of life lost. Evidence shows that multiple emergency care models can function in different local settings, depending on resources and urbanicity. Emergency care can significantly improve mortality rates from emergent conditions and be highly cost-effective. Further research is needed on implementation of emergency care systems as they become a necessary reality in developing nations worldwide. CONCLUSIONS: Emergency care implementation in LMICs presents both challenges and opportunities. Investment in evidence-based emergency care, research on implementation, and system coordination in LMICs could lead to a more cost- and outcome-effective emergency care system than exists in advanced economies.
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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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,014 |
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 ».