Paramedic to trauma team verbal handover optimization — a complex interaction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Handover to the trauma team is crucial to trauma care. The emergency medical services (EMS) report must be concise, contain key details, and be time-limited. Effective handover is difficult, often occurring between unfamiliar teams, in chaotic environments, and without standardization. We aimed to evaluate handover formats in comparison to ad-lib communication during trauma handover. METHODS: We conducted a single-blind randomized simulation trial evaluating 2 structured handover formats. Paramedics randomly assigned to ad-lib, ISOBAR (identify, situation, observations, background, agreed plan, and readback) or IMIST (identification, mechanism/medical complaint, injuries/ information about complaint, signs, treatments) handover formats underwent scenarios in an ambulance, then transfer to the trauma team. Assessment of handovers was completed by the trauma team and by experts using audiovisual recordings. RESULTS: = 0.097). Quality of the handover was deemed higher by team members when a statement of objective vital signs and a logical format was used. Handovers delivered with confidence, directed and summarized by a trauma team leader, before physical patient transfer, and without interruption were identified as having the highest quality. The type of format was not a significant contributor to handover; however, we identified a matrix of factors affecting the quality of trauma handover. CONCLUSION: Our study shows agreement by prehospital and hospital personnel that a standardized handover tool is preferred. A brief confirmation of physiologic stability, including vital signs, limiting distractions, and team summarization improves handover effectiveness.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».