Can Paramedics Safely Refuse Transport of Non-Urgent Patients?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this search was to review the current literature regarding paramedic triage of primary care patients and the safety of paramedic-initiated non-transport of non-urgent patients. METHODS: A narrative literature review was conducted using the Medline (Medline Industries, Inc.; Mundelein, Illinois USA) database and a manual search of Google Scholar (Google; Mountain View, California USA). RESULTS: Only 11 studies were found investigating paramedic triage and safety of non-transport of non-urgent patients. It was found that triage agreement between paramedic and emergency department staff generally is poor and that paramedics are limited in their abilities to predict the ultimate admission location of their patients. However, these triage decisions and admission predictions are much more accurate when the patient's condition is the result of trauma and when the patient requires critical care services. Furthermore, the literature provides very limited support for the safety of paramedic triage in the refusal of non-urgent patient transport, especially without physician oversight. Though many non-transported patients are satisfied with the quality of non-urgent treatment that they receive from paramedics, the rates of under-triage and subsequent hospitalization reported in the literature are too high to suggest that this practice can be adopted widely. CONCLUSION: There is insufficient evidence to suggest that non-urgent patients can safely be refused transport based on paramedic triage alone. Further attempts to implement paramedic-initiated non-transport of non-urgent patients should be approached with careful triage protocol development, paramedic training, and pilot studies. Future primary research and systematic reviews also are required to build on the currently limited literature. Fraess-Phillips AJ . Can paramedics safely refuse transport of non-urgent patients? Prehosp Disaster Med. 2016;31(6):667-674.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».