Creating a safety net for patients in crisis: paramedic perspectives towards a GP referral scheme
Notice bibliographique
Résumé
An innovative policy implemented by a UK Ambulance Service allows paramedics to refer patients to a GP Acute Visiting Service scheme. Initial evidence suggests that this alternate route of care can decrease hospital admission rates, decrease A&E waiting time and provide substantial savings for the NHS. However, there are many unrecognised barriers to referral that are not captured by the quantitative analysis. The goal of this qualitative-observational study was to gain insight into the GP referral scheme from a paramedic's perspective. All notes were transcribed, coded and analysed using a Grounded Theory approach. Four main themes emerged: 1) barriers to referral including wait time, process, and lack of confidence, experience and training 2) approaching the patient with the GP referral scheme in mind 3) frustrations with GP decision making and 4) awareness/understanding of the scheme's impacts. This study provided valuable insight into the paramedic's perspective of the GP referral scheme. Maximising understanding of the scheme, investigating the GP's perspective in decision making and ensuring knowledge and accountability of paramedics, GPs and the public were identified as solutions to strengthen and increase referral rates and scheme success.
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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 | 0,014 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».