Patient Outcomes in Helicopter Emergency Medical Service Documentaries and on Air Ambulance Websites
Notice bibliographique
Résumé
Background Helicopter emergency medical service (HEMS) documentaries attract millions of viewers, and publicly available patient stories on Air Ambulance websites are vital to raise awareness and funding for Air Ambulance charities in the United Kingdom (UK). Despite abundant research investigating how fictional programs and news outlets present patient health outcomes, there are no comprehensive studies that investigate how non-fictional HEMS documentaries or Air Ambulance websites present patient outcomes. The aim of this study is to capture the frequency of poor outcomes (mortality) in patients broadcasted on documentaries focusing on HEMS and the patient stories section of UK Air Ambulance websites. Methods A retrospective cohort study reviewed five HEMS documentaries between January 2016 and October 2019 and 20 Air Ambulance websites that had patient stories published until October 2020. In all, 628 patients identified fit the eligibility criteria: 311 from HEMS documentaries and 317 patients from Air Ambulance websites. Results In all, 0.64% (4/628) of patients died before the hospital, including 0.96% (3/311) of patients on HEMS documentaries and 0.32% (1/317) of patients on Air Ambulance websites. In addition, 2.23% (14/628) of patients died according to their final mention in the data source, including 1.93% (6/311) of patients on HEMS documentaries and 2.52% (8/317) of patients on Air Ambulance websites. Conclusions This study suggests under-reporting of poor patient outcomes in HEMS documentaries and on UK Air Ambulance websites. This could be attributed to the logistical and ethical implications of capturing and presenting poor outcomes but likely impacts upon public perception. Medical professionals should recognize this in order to proactively address potential misconceptions when communicating with patients and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».