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Enregistrement W2809250507 · doi:10.24908/iqurcp.11546

Emergency Medical Services Response Times to Motor Vehicle Crashes Increased over the Period 1987 to 2015

2018· article· en· W2809250507 sur OpenAlexvenueno aff
Patrick Gravell

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrashEmergency medical servicesArrival timePopulationMotor vehicle crashMedicineResponse timeMedical emergencyPoison controlComputer scienceTransport engineeringInjury preventionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency Medical Services (EMS) response time to motor vehicle crashes (MVC’s) have been studied to determine if reducing the individual components of EMS response time (notification, arrival at the crash scene, and hospital arrival) may affect survival rates. It has been proposed that a reduction to 1 and 15- minute EMS notification and arrival times at the crash would result in 1.84% and 5.2% fewer fatalities. The aim of this study was to analyze the changes in EMS response times (notification, arrival at the crash scene, and hospital arrival) over the past three decades, both individually and overall. An important change in the past three decades is the increased use of cellular phones. Therefore, we hypothesized that EMSnotification time would have decreased over the timeframe, yielding an overall decrease in EMS response time. Our data are based on the Fatal Accident Reporting System (FARS) using the variables: Time of Crash, EMS Notification Time, EMS Arrival Time, EMS Hospital Arrival Time. This gives a total of 248,981 valid cases following the implementation of our inclusion criteria and truncation of the dataset to the 99th percentile to eliminate unexplainable outliers. We computed the individual and overall median EMS response times for each year from 1987 to 2015. Additionally, we analyzed the response times based on four separate crash factors: weather, total vehicles involved, time of day, and state population density. From 1987 to 2015 the individual EMS response times changed; while notification time has decreased, the arrival at both crash scene and hospital have steadily increased, resulting in overall increased total EMS response time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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