Examining consensus for a standardised patient assessment in community paramedicine home visits: a RAND/UCLA-modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Community paramedicine programme are often designed to address repeated and non-urgent use of paramedic services by providing patients with alternatives to the traditional 'treat and transport' ambulance model of care. We sought to investigate the level of consensus that could be found by a panel of experts regarding appropriate health, social and environmental domains that should be assessed in community paramedicine home visit programme. DESIGN: We applied the RAND/UCLA Appropriateness Method in a modified Delphi method to investigate the level of consensus on assessment domains for use in community paramedicine home visit programme. SETTING AND PARTICIPANTS: We included a multi-national panel of 17 experts on community paramedicine and in-home assessment from multiple settings (paramedicine, primary care, mental health, home and community care, geriatric care). MEASURES: A list of potential assessment categories was established after a targeted literature review and confirmed by panel members. Over multiple rounds, panel members scored the appropriateness of 48 assessment domains on a Likert scale from 0 (not appropriate) to 5 (very appropriate). Scores were then reviewed at an in-person meeting and a finalised list of assessment domains was generated. RESULTS: After the preliminary round of scoring, all 48 assessment domains had scores that demonstrated consensus. Nine assessment domains (18.8%) demonstrated a wider range of rated appropriateness. No domains were found to be not appropriate. Achieving consensus about the appropriateness of assessment domains on the first round of scoring negated the need for subsequent rounds of scoring. The in-person meeting resulted in re-grouping assessment domains and adding an additional domain about urinary continence. CONCLUSION: An international panel of experts with knowledge about in-home assessment by community paramedics demonstrated a high level of agreement on appropriate patient assessment domains for community paramedicine home visit programme. Community paramedicine home visit programme are likely to have similar patient populations. A standardised assessment instrument may be viable in multiple settings.
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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 | 0,365 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».