Accessibility Assessment of Prehospital Emergency Medical Services considering Supply-Demand Differences
Notice bibliographique
Résumé
The reasonable accessibility assessment method is an important basis for the measurement of the level of prehospital emergency medical services. There is no general model for prehospital emergency care in traditional accessibility evaluation, and its supply-demand characteristics have also been ignored. Based on the three-step floating catchment area (3SFCA) model, the supply-demand three-step floating catchment area (SD3SFCA) model is proposed in this paper, which can express the difference between supply and demand of prehospital emergency medical services and accurately simulate unified dispatching of emergency centers. The unified dispatching behavior of emergency centers is simulated based on the potential service capacity of emergency stations with a supply-demand difference. The supply capacity of different emergency facilities is quantified from the perspective of infrastructure and technical quality. The needs of typical population densities are taken into account and adjusted by the weighting index. The validity of the model is verified, with the prehospital emergency medical service in the West Coast New District of Qingdao as an example. The results show that the model can effectively measure the accessibility level of prehospital emergency services and truly reflect the characteristics of supply and demand. Compared with previous models, the model has been significantly improved, which can provide an important reference for optimizing the allocation of prehospital emergency resources.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».