PP57 Indicators for avoidable emergency medical service calls: mapping of paramedic clinical impression codes to ambulatory care sensitive conditions and mental health conditions in the UK and Canada
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Paramedic assessment data have not been used for research on avoidable calls. Paramedic impression codes are designated by paramedics upon responding to a 911/999 medical emergency after an assessment of the presenting condition. Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSCs) are non-acute health conditions not needing hospital admission when properly managed. <h3>Methods</h3> The current study focused on paramedic impression codes from the East Midlands Region, UK and from Southern Ontario, Canada and mapped them to existing definitions of ambulatory care sensitive conditions (ACSCs) and mental health conditions. Mapping was iterative first identifying the common ACSCs shared between the two countries then identifying the respective clinical impression codes for each country that mapped to those shared ACSCs as well as to mental health conditions. <h3>Results</h3> Experts from the UK-Canada Emergency Calls Data analysis and GEospatial mapping (EDGE) Consortium contributed to both phases and were able to independently match the codes and then compare results. Clinical impression codes for paramedics in the UK were more extensive than those in Ontario. The mapping revealed some interesting inconsistencies between paramedic impression codes, but also demonstrated that it was possible. <h3>Conclusion</h3> This is an important first step in determining the numbers of ASCSs and mental health conditions that paramedics attend to, and in examining the clinical pathways of these individuals across the health system. This work lays the foundation for international comparative health services research on integrated pathways in primary care and EMS.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 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 ».