Non-clinical determinants of Medevacs in Nunavut: perspectives from northern health service providers and decision-makers
Notice bibliographique
Résumé
A medevac involves the transport of a critically ill patient, usually by plane or helicopter, to access necessary and at times life-saving care, most often only accessible in urban centres. Medevacs are commonly used in resource-limited and geographically isolated areas in Canada. The objective of this study was to explore the determinants of medevac decision-making from the perspective of frontline care providers and decision-makers in Nunavut. For this purpose, we conducted a secondary analysis of 90 in-depth interviews. Findings indicate that medevacs can be the result of a number of intersecting factors, including the referring and receiving provider's experience, insufficient staffing in health centres, lack of access to diagnostic or treatment-related, and challenges related to recruitment and retention. An expanded scope of practice for frontline care providers, and a related lack of training and/or confidence in skills, only add to these challenges. Medevacs play an important role related to managing shifting community nursing workloads, which expands and contracts in response to local needs. Attention to structural issues, putting in place virtual peer support systems, resolving vacancies left by the lag between attrition and recruitment, increasing access to training, and local diagnostic and treatment equipment, might decrease reliance of medevacs.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».