The Evaluation of Time Performance in the Emergency Response Center to Provide Pre-Hospital Emergency Services in Kermanshah
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the time performance in the emergency response center to provide pre-hospital emergency services in Kermanshah. This study was a descriptive retrospective cross-sectional study. In this study 500 cases of patients from Shahrivar (September) 2012 to the end of Shahrivar (September) 2013 were selected and studied by the non-probability quota method. The measuring tool included a preset cases record sheet and sampling method was completing the cases record sheet by referring to the patients' cases. Data were analyzed using SPSS version 18 and the concepts of descriptive and inferential statistics (Kruskal-Wallis test, benchmark Eta (Eta), Games-Howell post hoc test). The results showed that the interval mean between receiving the mission to reaching the scene, between reaching the scene to moving from the scene, and between moving from the scene to a health center was 7.28, 16.73 and 7.28 minutes. The overall mean of time performance from the scene to the health center was 11.34 minutes. Any intervention in order to speed up service delivery, reduce response times, ambulance equipment and facilities required for accuracy, validity and reliability of the data recorded in the emergency dispatch department, Continuing Education of ambulance staffs, the use of manpower with higher specialize levels such as nurses, supply the job satisfaction, and increase the coordination with other departments that are somehow involved in this process can provide the ground for reducing the loss and disability resulting from traffic accidents.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».