Protected 911: Development, Implementation, and Evaluation of a Prehospital COVID-19 High-Risk Response Team
Notice bibliographique
Résumé
Patients with COVID-19 who require aerosol-generating medical procedures (such as endotracheal intubation) are challenging for paramedic services. Although potentially lifesaving for patients, aerosolizing procedures carry an increased risk of infection for paramedics, owing to the resource limitations and complexities of the pre-hospital setting. In this paper, we describe the development, implementation, and evaluation of a novel pre-hospital COVID-19 High-Risk Response Team (HRRT) in Peel Region in Ontario, Canada. The mandate of the HRRT was to attend calls for patients likely to require aerosolizing procedures, with the twofold goal of mitigating against COVID-19 infections in the service while continuing to provide skilled resuscitative care to patients. Modelled after in-hospital 'protected code blue' teams, operationalizing the HRRT required several significant changes to standard paramedic practice, including the use of a three-person crew configuration, dedicated safety officer, call-response checklists, multiple redundant safety procedures, and enhanced personal protective equipment. Less than three weeks after the mandate was given, the HRRT was operational for a 12-week period during the first wave of COVID-19 in Ontario. HRRT members attended ~70% of calls requiring high risk procedures and were associated with improved quality of care indicators. No paramedics in the service contracted COVID-19 during the program.
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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 | 0,026 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».