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Enregistrement W2149670533

INAPPROPRIATE USE OF EMERGENCY MEDICAL SERVICES IN ONTARIO

2013· dissertation· en· W2149670533 sur OpenAlexaboutno aff
Deirdre DeJean

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical emergencyEmergency medical servicesMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inappropriate ambulance use can be defined broadly as the use of emergency medical services (EMS) transport for non-urgent medical conditions, or when the patient does not use alternate transportation available. It drains health system resources, contributes to low morale among paramedics, and can delay care for patients who may be appropriately treated in alternative settings. An increasing number of studies indicate <em>that</em> inappropriate EMS use occurs, but few studies investigate how perspectives of inappropriate use are constructed. This study explores the construct of appropriateness in the context of ambulance use, and examines the implications of varying perspectives on ambulance billing policies. We present a grounded theory on the construct of appropriate ambulance use from interviews with paramedics in Ontario, national media reports and online reader commentary. Findings show that the role of paramedics varies across regions, and includes various types of care (e.g., emergency response, primary care and preventative care), and transportation (e.g., to the emergency department or urgent care clinics). In turn, constructs of appropriateness vary. In ambiguous cases, paramedics use their perception of the patients’ ability or attempts to cope with the medical situation to evaluate the appropriateness of ambulance use. Unexpectedly, the most frustrating cases of inappropriate ambulance use tend to be initiated by organizations, such as long-term care facilities, rather than members of the general public. These findings raise questions about the potential for ambulance user fees conditional on ‘appropriateness’ to improve either the effectiveness or the efficiency of ambulance services.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2640,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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