Implementation of a prehospital-initiated redirection program for patients with low-acuity conditions: an 18-month retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: This study aims to describe the profile of patients and the barriers encountered in implementing an emergency medical services (EMS)-initiated redirection program to non-emergency department (ED) settings during the COVID-19 pandemic. Methods: This is a retrospective cohort study. All EMS interventions during which the coordinating redirection centre (Capitale-Nationale, Quebec, Canada) was called were reviewed. The centre was available weekdays during working hours. On a voluntary basis, the on-site emergency medical technician (EMT) had the opportunity to contact the redirection centre to initiate diversion of patients with non-urgent conditions to a non-ED setting. Results: Between April 27th, 2020, and October 26th, 2021, 2741 calls were received at the redirection centre, of which 1206 patients were finally diverted. Most redirected patients were female (62.0%) and 73.2% were aged ≥ 60 years old. The initial 911 Medical Dispatch Priority Systems (MDPS) codes of those redirected were sick person (37.3%) and falls (11.3%) while 58.9% were initially considered as low ambulance priority level (P4, P7). The main complaints of redirected patients were non-traumatic lower limb pain (17.8%), back pain (12.0%), neurologic disorder (8.3%), mental-health related condition (7.9%), skin disorder (6.7%) and fall (6.5%). Patients were most frequently redirected to a general practice clinic (45.1%), a community-based resource (20.1%) or their own family physician (11.9%). The main reasons for not redirecting, available for 1112 interventions, were the potential for deterioration (88.8%), patient not consenting to be redirected (7.2%) and no outpatient clinic availability (4.9%). Conclusions: A redirection program initiated by EMTs was implemented in the context of the COVID-19 pandemic. Older adults and those presenting with lower limb and back pain were the main populations redirected. Promoting the program to paramedics and leveraging this opportunity to compare different models of care are the upcoming steps.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».