Remote certification of out-of-hospital deaths in a Canadian Province: An 8-year experience of a novel practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Certification of out-of-hospital deaths is challenging as physicians are often unavailable at the scene. In these situations, emergency medical services will generally transport the decedent to the nearest hospital. In 2011, a remote death certification program was implemented in the province of Québec, Canada. The program was managed through an online medical control center and enabled death certification by a remote physician. We sought to evaluate the implementation and feasibility of the remote death certification program and to describe the challenges we experienced. Methods: We retrospectively reviewed all remote death certification requests received at the online medical control center between 2011 and 2019. Data were collected from the online medical control center database and records. Feasibility was determined by evaluating the remote death certification rate. Results: Overall, 84.1% of remote death certification requests were realized, producing a total of 9776 death certificates. Male decedents accounted for 61.5% of remote death certification requests and were more likely than females to undergo a coroner’s investigation for cause of death (36.3% vs 20.8%, p = 0.017). Urban/mixed regions had higher rates of achieved remote death certifications (mean 87.3% vs 76.9%, p = 0.033) and putrefied bodies (mean 3.8% vs 2.2%, p = 0.137) compared to rural regions. Among unrealized remote death certification requests, the most common reason was failure of relatives to designate a funeral home (36.8%). Conclusion: Our 8-year experience with the remote death certification program demonstrates that despite facing numerous challenges, this process is feasible and offers a valuable option to manage out-of-hospital deaths. The remote death certification program is spreading in the remaining regions of Québec. Future studies will aim to quantify how much time this process saves for emergency medical services in each region of the province.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».