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Enregistrement W4389612996 · doi:10.1136/bmjopen-2023-073520

Development of indicators for avoidable emergency medical service calls by mapping paramedic clinical impression codes to ambulatory care sensitive conditions and mental health conditions in the UK and Canada

2023· article· en· W4389612996 sur OpenAlexaffabout
Gina Agarwal, A Niroshan Siriwardena, Brent McLeod, Robert Spaight, Gregory Adam Whitley, Richard Ferron, Melissa Pirrie, Ricardo Angeles, Harriet Elizabeth Moore, Mark Gussy

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMental healthMedical emergencyService (business)Emergency medical servicesHealth carePsychiatryBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Paramedic assessment data have not been used for research on avoidable calls. Paramedic impression codes are designated by paramedics on 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. This study aimed to map the paramedic impression codes to ACSCs and mental health conditions for use in future research on avoidable 911/999 calls. DESIGN: Mapping paramedic impression codes to existing definitions of ACSCs and mental health conditions. SETTING: East Midlands Region, UK and Southern Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Expert panel from the UK-Canada Emergency Calls Data analysis and GEospatial mapping (EDGE) Consortium. RESULTS: 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. Experts from the UK-Canada 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. CONCLUSION: This is an important first step in determining the number 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 emergency medical services.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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