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Enregistrement W2890833661 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.817

Population-based analysis of the effect of a comprehensive, systematic change in an emergency medical service resource allocation plan on 24 hour mortality

2018· article· en· W2890833661 sur OpenAlexaff
John M. Tallon, Julie L. Wei, Lu Zheng, Ognjenka Djurdjev, George Papadopoulos, Randy Slemko, W Dick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensProvincial Health Services Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionPopulationMedicineDemographyFamily medicineEnvironmental healthMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionThe British Columbia Emergency Health Services developed a new resource allocation plan (RAP) using an evidenced informed methodology and with further clinical input from EMS physicians, paramedics and allied EMS providers. Population-based analysis was used to determine the effect by comparing 24-hour mortality before and after province-wide implementation of the revised RAP. Objectives and ApproachThe primary outcome, 24-hour mortality, was obtained through linked provincial health administrative data. All adult cases with evaluable outcome data were included in the analysis. A pre and post methodology was used to evaluate the effect of post-RAP revision (post-RAP-revision) on 24-hour mortality compared to pre-RAP revision (pre-RAP-revision). Multivariable logistic regression was used to adjust for variations in other significant factors associated with 24-hour mortality. The interrupted time series (ITS) estimated any immediate changes in the level or trend of outcome after the start of the revised RAP implementation (fall of 2013), while simultaneously controlling for pre-existing trends. ResultsThe linked data set included some 1500–2000 children per school census classified as having a CP, representing a prevalence of some 0.3%. Provisionally, results show: prevalence of CP is higher amongst children living in relatively deprived areas; around 60% of CP children have a statement of SEN; the SEN type most commonly recorded for CP children with SEN is ‘Physical and medical difficulties’ and relatively high proportions have profound, multiple or severe learning difficulties; around 30% of CP children are educated in special schools; CP children in main stream (primary, middle and secondary) schools tended to miss more school sessions (~50% more) than other children and lower percentages achieved the expected levels at key stages 2 and 3 and the Level 2 GCSE threshold. Conclusion/ImplicationsOur results demonstrate that a comprehensive, evidence informed reconstruction of a provincial EMS RAP is feasible. Despite considerable change in crew level response and resource allocation, there was significant decrease in 24 hour mortality in a large pan-provincial population based patient cohort.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,322 · 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
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