Accuracy of Perceived Estimated Travel Time by EMS to a Trauma Center in San Bernardino County, California
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mobilization of trauma resources has the potential to cause ripple effects throughout hospital operations. One major factor affecting efficient utilization of trauma resources is a discrepancy between the prehospital estimated time of arrival (ETA) as communicated by emergency medical services (EMS) personnel and their actual time of arrival (TOA). The current study aimed to assess the accuracy of the perceived prehospital estimated arrival time by EMS personnel in comparison to their actual arrival time at a Level II trauma center in San Bernardino County, California. METHODS: This retrospective study included traumas classified as alerts or activations that were transported to Arrowhead Regional Medical Center in 2013. We obtained estimated arrival time and actual arrival time for each transport from the Surgery Department Trauma Registry. The difference between the median of ETA and actual TOA by EMS crews to the trauma center was calculated for these transports. Additional variables assessed included time of day and month during which the transport took place. RESULTS: A total of 2,454 patients classified as traumas were identified in the Surgery Department Trauma Registry. After exclusion of trauma consults, walk-ins, handoffs between agencies, downgraded traumas, traumas missing information, and traumas transported by agencies other than American Medical Response, Ontario Fire, Rialto Fire or San Bernardino County Fire, we included a final sample size of 555 alert and activation classified traumas in the final analysis. When combining all transports by the included EMS agencies, the median of the ETA was 10 minutes and the median of the actual TOA was 22 minutes (median of difference=9 minutes, p<0.0001). Furthermore, when comparing the difference between trauma alerts and activations, trauma activations demonstrated an equal or larger difference in the median of the estimated and actual time of arrival (p<0.0001). We also found month and time of day to be associated with variability in the difference between the median of the estimated and actual arrival time (p=0.0082 and p=0.0005 for month and time of the day, respectively). CONCLUSION: EMS personnel underestimate their travel time by a median of nine minutes, which may cause the trauma team to abandon other important activities in order to respond to the emergency department prematurely. The discrepancy between ETA and TOA is unpredictable, varying by month and time of day. As such, a better method of estimating patient arrival time is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».