Systematic review of blue-light service collaboration for community health and well-being
Notice bibliographique
Résumé
Effective cross-service collaboration has been posed as a way of improving outcomes for people, enhancing community safety and well-being, reducing social and health inequalities, and improving service resource efficiencies. However, it was not known what evidence and frameworks existed for service leads to reform collaborative public service responses. This systematic review aimed to summarize evidence to understand best ways for police, fire, and ambulance services to collaborate to improve community safety and well-being. Standard methodology was used following PRISMA guidance. The search strategy optimized report retrieval from a broad range of academic databases, grey literature, and citation handsearching from January 2012 to March 2022. Endnote 8 supported data management. Eligible reports explored collaboration benefits between any two emergency services to improve any aspect of community safety or well-being and had to provide relevant extractable information. Critical appraisal and syntheses of findings were conducted. Studies could originate from any country. Records were screened and retrieved by one author and included reports independently double-screened. From the academic databases, 4,648 reports were identified and screened, of which 25 reports were retrieved and assessed for eligibility, but no relevant studies were retained following full text review. A further 27 records were identified from websites and citation searching, of which three were included following eligibility checks. The scant evidence uncovered in this review tentatively suggests service collaboration initiatives have potential for decreased resource use, increased public confidence, faster responses, increased survival rates, and reduced unnecessary emergency responses. Robust evidence is needed to influence policy and practice.
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 | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».