P067: Missed opportunities for prehospital management of anaphylactic reactions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Emergency medical services (EMS) have the opportunity to treat allergic reactions anaphylactic reactions rapidly. However, the rate of recognition and treatment is unknown. Methods: This was a retrospective cohort study conducted at two urban emergency departments from 2007 to 2012 including adult patients with allergy and anaphylaxis, both of which were predefined by explicit criteria. The patients of interest were those attended by EMS and transported to hospital. The primary outcome was the proportion of patients who met anaphylaxis criteria in the prehospital setting, but who did not have epinephrine administered. The secondary outcome was the proportion of patients who did not meet anaphylaxis criteria, yet had epinephrine administered. Results: Of 2819 overall patients, 491 (17.4%) arrived by EMS. The median age was 38 (IQR 27 to 49) and 60.9% were female. For the 151 (30.8%) patients with anaphylaxis, 55 received ephinephrine, (36.4%, 95% CI 27.4 to 47.4%). For the 340 (69.2%) patients without anaphylaxis, 28 received ephinephrine (8.2%, 95% CI 5.5 to 11.9%). Conclusion: For patients with anaphylaxis and allergic reactions who are managed by EMS, there may be a mismatch between illness severity and treatment.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».