Emergency medical services responders’ perceptions of the effect of stress and anxiety on patient safety in the out-of-hospital emergency care of children: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prehospital emergency medical services (EMS) providers report anxiety as the second most common contributor to paediatric patient safety events. The objective of this study was to understand how EMS providers perceive the effect of stress and anxiety on paediatric out-of-hospital patient safety. SETTING: This was a nationwide study of EMS providers from 44 of 50 (88%) US states. PARTICIPANTS: A total of 753 eligible EMS professionals, including emergency medical technicians, emergency department physicians and nurses (general and paediatric), and respiratory therapists who participate in out-of-hospital transports. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Outcomes included responses to: (1) clinical situations where heightened stress or anxiety was likely to contribute to safety events, (2) aspects of these clinical situations that cause stress or anxiety and (3) how stress or anxiety may lead to paediatric safety events. RESULTS: EMS providers reported that the clinical situations where stress and anxiety were more likely to contribute to paediatric patient safety events were trauma, respiratory distress and cardiac issues. Key themes were: (1) provider sympathy or identification with children, (2) difficulty seeing an innocent child hurt and the inherent value of children and (3) insufficient exposure to paediatric emergencies. CONCLUSIONS: Caring for paediatric emergencies creates unique stresses on providers that may affect patient safety. Many of the factors reported to cause provider stress and anxiety are inherent attributes of children and therefore not modifiable. Tools that support care during stressful conditions such as cognitive aids may help to mitigate anxiety in the prehospital care of children. Further research is needed to identify opportunities for and attributes of interventions.
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 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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».