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Enregistrement W4309827404 · doi:10.12968/jpar.2022.14.11.464

Paramedics’ perspectives of the community paramedic role in Ontario, Canada

2022· article· en· W4309827404 sur OpenAlexaffabout
Gina Agarwal, Melissa Pirrie, Ricardo Angeles, Francine Marzanek, Amelia Keenan, Brent McLeod, Krista Cockerell, Buck Reed

Notice bibliographique

RevueJournal of Paramedic Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulance serviceEmergency Care PractitionerCombat Medical TechnicianMajor traumaMedicineContinuing professional developmentPsychologyNursingFamily medicineMedical emergencyMedical educationProfessional development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Community paramedicine (CP) expands the paramedic role to emergency call prevention, yet little research has examined paramedics’ perspectives of CP. Aims: This study sought to explore paramedics’ views regarding the CP role and training. Methods: A cross-sectional, web-based survey of Ontario paramedics measured perceptions, support and interest in CP. Descriptive and regression analyses were conducted. Findings: Of the 452 participants, 57.5% were male, 43.6% primary care paramedics and 33.0% had a history of being on modified duty. Paramedics perceived CP to include treat-and-release (85.4%), community resource referrals (79.0%), expanded skills (77.9%), community education (75.9%) and follow-up (73.7%). Most were supportive (82.8%) and interested in participating (72.3%). Interest in training was lower in respondents with 20 or more years of service and higher in those with a history of modified duty (p<0.05). Conclusion: Paramedics are aware the CP role has multiple functions and are supportive and interested in CP. This study has implications for services as CP expands globally.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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