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Enregistrement W4296309287 · doi:10.1186/s12873-022-00717-2

Paramedic attitudes towards prehospital spinal care: a cross-sectional survey

2022· article· en· W4296309287 sur OpenAlexafffund
Neil McDonald, Dean Kriellaars, Rob Pryce

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésMedicineCross-sectional studyEmergency medical servicesExploratory factor analysisLikert scaleLogistic regressionOrdered logitFamily medicineMedical emergencyPsychometricsClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The optimal application of spinal motion restriction (SMR) in the prehospital setting continues to be debated. Few studies have examined how changing guidelines have been received and interpreted by emergency medical services (EMS) personnel. This study surveys paramedics' attitudes, observations, and self-reported practices around the treatment of potential spine injuries in the prehospital setting. METHODS: This was a cross-sectional survey of a North American EMS agency. After development and piloting, the final version of the survey contained four sections covering attitudes towards 1) general practice, 2) specific techniques, 3) assessment protocols, and 4) mechanisms of injury (MOI). Questions used Likert-scale, multiple-choice, yes/no, and free-text responses. Exploratory factor analysis (EFA) was used to identify latent constructs within responses, and factor scores were analyzed by ordinal logistic regression for associations with demographic characteristics (including qualification level, gender, and years of experience). MOI evaluations were assessed for inter-rater reliability (Fleiss' kappa). Inductive qualitative content analysis, following Elo & Kyngäs (2008), was used to examine free-text responses. RESULTS: Two hundred twenty responses were received (36% of staff). Raw results indicated that respondents felt that SMR was seen as less important than in the past, that they were treating fewer patients than previously, and that they follow protocol in most situations. The EFA identified two factors: one (Judging MOIs) captured paramedics' estimation that the presented MOI could potentially cause a spine injury, and another (Treatment Value) reflected respondents' composite view of the effectiveness, importance, and applicability of SMR. Respondents with advanced life support (ALS) qualification were more likely to be skeptical of the value of SMR compared to those at the basic life support (BLS) level (OR: 2.40, 95%CI: 1.21-4.76, p = 0.01). Overall, respondents showed fair agreement in the evaluation of MOIs (k = 0.31, 95%CI: 0.09-0.49). Content analysis identified tension expressed by respondents between SMR-as-directed and SMR-as-applied. CONCLUSION: Results of this survey show that EMS personnel are skeptical of many elements of SMR but use various strategies to balance protocol adherence with optimizing patient care. While identifying several areas for future research, these findings argue for incorporating provider feedback and judgement into future guideline revision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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