EMS prehospital response to the COVID-19 pandemic in the US: A brief literature review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study aimed to analyze prehospital Emergency Medical Services (EMS) response to the COVID-19 pandemic in the US through a brief systematic review of available literature in context with international prehospital counterparts. An exploration of the NCBI repository was performed using a search string of relevant keywords which returned n=5128 results; articles that met the inclusion criteria (n=77) were reviewed and analyzed in accordance with PRISMA and PROSPERO recommendations. Methodical quality was assessed using critical appraisal tools, and the Egger’s test was used for risk of bias reduction upon linear regression analysis of a funnel plot. Sources of heterogeneity as defined by P < 0.10 or I^2 > 50% were interrogated. Findings were considered within ten domains: structural/systemic; clinical outcomes; clinical assessment; treatment; special populations; dispatch/activation; education; mental health; perspectives/experiences; and transport. Findings suggest, EMS clinicians have likely made significant and unmeasured contributions to care during the pandemic via nontraditional roles, i.e., COVID-19 testing and vaccine deployment. EMS plays a critical role in counteracting the COVID-19 pandemic in addition to the worsening opioid epidemic, both of which disproportionately impact patients of color. As such, being uniquely influential on clinical outcomes, these providers may benefit from standardized education on care and access disparities such as racial identity. Access to distance learning continuing education opportunities may increase rates of provider recertification. Additionally, there is a high prevalence of vaccine hesitancy among surveyed nationally registered EMS providers. Continued rigorous investigation on the impact of COVID-19 on EMS systems and personnel is warranted to ensure informed preparation for future pandemic and infectious disease response.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».