Do You See What I See? Insights from Using Google Glass for Disaster Telemedicine Triage
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Disasters are high-stakes, low-frequency events. Telemedicine may offer a useful adjunct for paramedics performing disaster triage. The objective of this study was to determine the feasibility of telemedicine in disaster triage, and to determine whether telemedicine has an effect on the accuracy of triage or the time needed to perform triage. METHODS: This is a feasibility study in which an intervention team of two paramedics used the mobile device Google Glass (Google Inc; Mountain View, California USA) to communicate with an off-site physician disaster expert. The paramedic team triaged simulated disaster victims at the triennial drill of a commercial airport. The simulated victims had preassigned expected triage levels. The physician had an audio-video interface with the paramedic team and was able to observe the victims remotely. A control team of two paramedics performed disaster triage in the usual fashion. Both teams used the SMART Triage System (TSG Associates LLP; Halifax, England), which assigns patients into Red, Yellow, Green, and Black triage categories. The paramedics were video recorded, and their time required to triage was logged. It was determined whether the intervention team and the control team varied regarding accuracy of triage. Finally, the amount of time the intervention team needed to triage patients when telemedicine was used was compared to when that team did not use telemedicine. RESULTS: The two teams triaged the same 20 patients. There was no significant difference between the two groups in overall triage accuracy (85.7% for the intervention group vs 75.9% for the control group; P = .39). Two patients were triaged with telemedicine. For the intervention group, there was a significant difference in time to triage patients with telemedicine versus those without telemedicine (35.5 seconds; 95% CI, 72.5-143.5 vs 18.5 seconds; 95% CI, 13.4-23.6; P = .041). CONCLUSION: There was no increase in triage accuracy when paramedics evaluating disaster victims used telemedicine, and telemedicine required more time than conventional triage. There are a number of obstacles to available technology that, if overcome, might improve the utility of telemedicine in disaster response.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».