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Enregistrement W3016046571 · doi:10.12968/jpar.2020.12.4.138

The paramedic profession: disruptive innovation and barriers to further progress

2020· article· en· W3016046571 sur OpenAlexaboutno aff
Andy Newton, Barry Hunt, Julia Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of Paramedic Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceEmergency Care PractitionerSoftware deploymentMajor traumaEmergency medical servicesAmbulance serviceMedical emergencyMedicineContinuing professional developmentBusinessMedical educationProfessional developmentPublic relationsNursingPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paramedic profession in the UK evolved from a small number of pilot programmes in the early 1970s that focused on training selected NHS ambulance crews in advanced resuscitation techniques. Similar initiatives occurred almost simultaneously in the United States, Australia, New Zealand and Canada. This case study focuses primarily on the UK, and England in particular. The purpose of the initiatives described was to address the unmet needs of patients with serious injury and illness. Over the following decades, paramedics developed a clear identity and became fully professionally recognised and regulated as allied health professionals, becoming an example of the phenomenon termed ‘disruptive Innovation’; this is something that creates a new market and value network while disrupting existing ones. The steep developmental trajectory of paramedics has not been mirrored by a comparable pace of reform and modernisation in NHS ambulance services which, in comparison, have lagged behind and also failed to adapt to significant changes in the pattern, quantity and epidemiological characteristics of patient demand. This has led to a mismatch between the capabilities offered by paramedics and the professional opportunities available to them in ambulance services, and hampered these practitioners' ability to make full use of their skills. The consequence of this has often manifested as low levels of paramedic and other ambulance staff satisfaction, resulting in high rates of staff turnover. Parallel developments in medical personnel deployment have increased the quantity of medical labour available to patients with serious or life-threatening injuries, with medical staff added to helicopter emergency medical crews. While many patients with urgent conditions would have benefited from general practitioners being available out of hours, proportionally fewer doctors are available to fulfil this role today and those that are attracted to working with the ambulance service often prefer to respond to cases involving major injury. For these reasons and given the reality that the ambulance service is morphing into primarily an urgent care organisation, de-emphasising the transport aspect of the service, changes are needed to its model of operation and to staff management and support.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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