The impact of transport of critically ill pediatric patients on rural emergency departments in Manitoba.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although the interfacility transport (IFT) of critically ill pediatric patients from rural to tertiary health centres may improve outcomes, the impact of IFTs on the rural referring centre is not known. The purpose of this study was to investigate how the IFT of critically ill children affects staffing and functionality of rural emergency departments (EDs) in Manitoba. METHODS: In 2015, surveys were emailed to the medical directors of all 15 regional EDs within 2 hours' travel time from a tertiary pediatric hospital. The survey consisted of 9 questions that addressed baseline characteristics of the regional EDs and duration of ED staffing changes or closures due to IFT of critically ill pediatric patients. RESULTS: Ten surveys were received (67% response rate); a regional ED catchment population of about 130 000 people was represented. Interfacility transport caused most EDs (60%, with an average catchment population of 15 000) to close or to alter their staffing to a registered nurse only. These temporary changes lasted a cumulative total of 115 hours. CONCLUSION: Interfacility transport of critically ill pediatric patients resulted in ED closures and staffing changes in rural Manitoba. These findings suggest that long-term sustainable solutions are required to improve access to emergency care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».