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Enregistrement W2808578562 · doi:10.22605/rrh4316

High acuity rural transport: findings from a qualitative investigation

2018· article· en· W2808578562 sur OpenAlexaffabout
Jude Kornelsen, Brent Hobbs, Holly Buhler, Rebecca Kaus, Kari Grant, Scott Lamont, Stefan Grzybowski

Notice bibliographique

RevueRural and Remote Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInterior HealthUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingThematic analysisNursingQualitative researchTriageInterviewGrounded theoryMedicinePhoneGeneral partnershipPsychologyMedical emergencyFamily medicinePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The High Acuity Response Team (HART) was introduced in British Columbia (BC), Canada, to fill a gap in transport for rural patients that was previously being met by nurses and physicians leaving their communities to escort patients in need of critical care. The HART team consists of a critical care registered nurse (CCRN) and registered respiratory therapist (RRT) and attends acute care patients in rural sites by either stabilizing them in their community or transporting them. HART services are deployed in partnership with provincial ambulance services, which provide vehicles and coordination of all requests in the province for patient transport. This article presents the qualitative findings from a research evaluation of the efficacy of the HART model, including staffing and inter-organizational functioning. METHOD: Open-ended qualitative research interviewing was done with key stakeholders from 21 sites. Research participants included HART CCRNs, RRTs, administrative leads, as well as local emergency department (ED) physicians and nurses. Thematic analysis was done of the transcripts. RESULTS: A total of 107 interviews in 21 study sites were completed. Participants described characteristics of the model, perceptions of efficacy and areas for improvement. Rural sites reported a decrease in physician- and nurse-accompanied transports for high-acuity patients due to the HART team, but also noted challenges in delayed deployment, sometimes leading to adverse patient outcomes. CONCLUSIONS: The salient issues for the HART model were grounded in a somewhat artificial distinction between pre-hospital and interfacility transport for rural patients, which leads to a lack of service coordination and potentially avoidable delays. A beneficial systems change would be to move towards dedicated integration of high-acuity transport services into hospital organizational structures and community health services in rural areas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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