Factors associated with teletrauma utilization in rural areas: a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Trauma patients residing in rural areas face increased challenges to accessing timely and appropriate health services as a result of large geographic distances and limited resource availability. Virtual trauma supports, coined 'teletrauma', are one solution offered to address gaps in rural trauma care. Teletrauma represents a new and innovative solution to addressing health system gaps and optimizing patient care within rural settings. Here, the authors synthesize the empirical evidence on teletrauma research. METHODS: A review of literature, with no date limiters, was guided by Arksey and O'Malley's (2005) scoping review methodology. The aim of the review was to provide an overview of the current landscape of teletrauma research while identifying factors associated with utilization. RESULTS: Following a systematic search of key health databases, 1484 articles were initially identified, of which 28 met the inclusion criteria and were included for final analysis. From the review of the literature, the benefits of teletrauma for rural and remote areas were well-recognized. Several factors were found to be significantly associated with teletrauma utilization, including younger patient age, penetrating injury, and higher injury or illness severity. Lack of access to resources and clinician characteristics were also identified as reasons that sites adopted teletrauma services. CONCLUSION: By identifying factors associated with teletrauma utilization, teletrauma programs may be used more judiciously and effectively in rural areas as a means of enhancing access to definitive trauma care in rural areas. Gaps in current knowledge were also identified, along with recommendations for future research.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».