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Enregistrement W4292702987 · doi:10.1136/emermed-2022-999.19

PP19 Advances in community paramedicine in response to COVID-19

2022· article· en· W4292702987 sur OpenAlexaffabout
Alan M Batt, Amber Hultink, Chelsea Lanos, Barbara Tierney, Mathieu Grenier, Julia Heffern

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensQueen's UniversityResearch CanadaFanshawe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Grey literatureNursingSocial connectednessConceptual frameworkCommunity engagementPublic relationsMEDLINEPsychologySociologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Already well situated in the community, paramedics work collaboratively with other community partners to ensure patients receive the services that they require and the high quality in-home and in-community care they deserve. The ongoing COVID-19 pandemic has highlighted the prevalence of social inequities in Canada, particularly in already marginalized groups, and the importance of social connectedness and caregiver wellbeing solutions. We sought to explore innovations in community paramedicine programs across Canada in response to COVID-19. Methods We conducted a scoping literature review of community paramedicine publications since 2020, with a focus on Canadian context, and undertook semi-structured interviews with key informants to capture innovations that may not be well represented in the literature. Results A total of 22 studies, combined with 26 grey literature sources were identified through the literature search. We interviewed ten stakeholders from diverse community care and community paramedicine settings across Canada to further explore each element of the conceptual framework. A conceptual framework (Figure 1) was developed to categorize the literature and findings into themes, namely: leveraging technology (e.g., virtual consultations, remote monitoring); responding to COVID-19 (e.g., mass testing and vaccination); addressing social needs (e.g., home visits, helping patients with groceries); caring for vulnerable populations (e.g., providing palliative care at home). These innovations were united in the idea of collaborating with other health care professionals and agencies, while facilitating care and case management coordination. Conclusions The COVID-19 pandemic has highlighted the essential collaborative care role community paramedicine programs can provide to patients in their homes or communities. Community paramedicine programs have evolved to meet the needs of their communities. These programs have demonstrated their ability to support public health measures, provide home and community-based care, and most importantly, collaborate with other health care professionals in coordinating and providing care to Canadians regardless of social circumstances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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