Investigating the distribution of calls to a North American animal poison control call center by veterinarians and the public in space, time, and space-time
Notice bibliographique
Résumé
Health assessments via phone call or tele-triage have become very popular. Tele-triage in the veterinary field and North American context is available since the early 2000s. However, there is little knowledge of how caller type influences the distribution of calls. The objectives of this study were to examine the distribution of calls to the Animal Poison Control Center (APCC) by caller type in space, time, and space-time. Data regarding caller location were obtained from the APCC by American Society for the Prevention of Cruelty to Animals (ASPCA). The data were analysed using the spatial scan statistic to identify clusters of higher-than-expected proportion of veterinarian or public calls in space, time, and space-time. Statistically significant spatial clusters of increased call frequencies by veterinarians were identified in some western, midwestern, and southwestern states for each year of the study period. Furthermore, annual clusters of increased call frequencies by the general public were identified from some northeastern states. Based on yearly scans, we identified statistically significant temporal clusters of higher-than-expected public calls during Christmas/winter holidays. During space-time scans of the entire study period, we identified a statistically significant cluster of higher-than-expected proportion of veterinarian calls at the beginning of the study period in the western, central, and southeastern states followed by a significant cluster of excess public calls near the end of the study period on the northeast. Our results suggest that user patterns of the APCC vary by region and both season and calendar time.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».