A novel method of non-clinical dispatch is associated with a higher rate of critical Helicopter Emergency Medical Service intervention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Helicopter Emergency Medical Services (HEMS) are a scarce resource that can provide advanced emergency medical care to unwell or injured patients. Accurate tasking of HEMS is required to incidents where advanced pre-hospital clinical care is needed. We sought to evaluate any association between non-clinically trained dispatchers, following a bespoke algorithm, compared with HEMS paramedic dispatchers with respect to incidents requiring a critical HEMS intervention. METHODS: Retrospective analysis of prospectively collected data from two 12-month periods was performed (Period one: 1st April 2014 - 1st April 2015; Period two: 1st April 2016 - 1st April 2017). Period 1 was a Paramedic-led dispatch process. Period 2 was a non-clinical HEMS dispatcher assisted by a bespoke algorithm. Kent, Surrey & Sussex HEMS (KSS HEMS) is tasked to approximately 2500 cases annually and operates 24/7 across south-east England. The primary outcome measure was incidence of a HEMS intervention. RESULTS: A total of 4703 incidents were included; 2510 in period one and 2184 in period two. Variation in tasking was reduced by introducing non-clinical dispatchers. There was no difference in median time from 999 call to HEMS activation between period one and two (period one; median 7 min (IQR 4-17) vs period two; median 7 min (IQR 4-18). Non-clinical dispatch improved accuracy of HEMS tasking to a mission where a critical care intervention was required (OR 1.25, 95% CI 1.04-1.51, p = 0.02). CONCLUSION: The introduction of non-clinical, HEMS-specific dispatch, aided by a bespoke algorithm improved accuracy of HEMS tasking. Further research is warranted to explore where this model could be effective in other HEMS services.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle