Learning about behavioural emergencies: an evaluation of paramedic textbooks
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with behavioural emergencies (mental health or substance-use crises) are being seen more frequently in emergency departments. Therefore, emergency medical service (EMS) providers are increasingly being called upon to respond to such cases. However, research in paramedic education on this topic is limited. Problem: Very little is known about the quality of EMS provider training in this field. While the National EMS Education Standards Instructional Guidelines (NEMSES-IG) outlines a curriculum, no research has examined the textbooks commonly used to cover this. Research question: To what extent do paramedic textbooks include content outlined by the United States (US) NEMSES-IG on the management of behavioural emergencies? Methods: The current study surveyed the textbooks for 305 accredited paramedic training programmes in the US, identifying the 5 most common texts. The textbooks' content was compared by two trained coders against the NEMSES-IG. Results: Findings revealed that the textbooks did not fully cover the components of the NEMSES-IG. Of the five textbooks, chapters on behavioural emergencies varied from covering between 55% and 74% of the educational standards. Conclusions: This study reveals that many of the textbooks are lacking in the area of behavioural emergency management. It highlights the need to improve paramedic education with a greater focus on evidence-based management practices.
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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 | 0,017 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».