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Enregistrement W4391937095 · doi:10.2196/54002

The Use of Medical Services for Low-Acuity Emergency Cases in Germany: Protocol for a Multicenter Observational Pilot Study

2024· article· en· W4391937095 sur OpenAlexvenueno aff
Lara Maria Nau, Gunter Laux, Attila Altiner, Joachim Szécsényi, Rüdiger Leutgeb

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedical emergencyMedicineDescriptive statisticsEmergency medical servicesProtocol (science)Data collectionHealth careAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increasing number of requests for help for acutely ill patients and their management is a major problem in the health systems of many countries, but especially in Germany. Rescue coordination centers and ambulances in Germany are increasingly overloaded. As a result, rides as a part of rescue operations have been increasing in length for years, yet a relevant proportion of these operations represent low-acuity calls (LACs). The basic objective of this pilot study is the quantitative analysis of the potential misuse of requests to the rescue control center. Indications for alternative treatment options and how to handle these treatment options in nonacute, non-life-threatening health conditions, such as minor injuries or minor infectious diseases, will be assessed. The identification of these LACs is vital in order to prevent health care resources in emergency medical care becoming inadequate. OBJECTIVE: The overarching goal of this study is to determine the percentage of unnecessary rescue missions on site and subsequently to obtain an impression of the paramedics' assessment of alternative treatment options or alternative methods of rescue transportation. METHODS: This will be an exploratory, noninterventional, cross-sectional study with a quantitative approach. The study is multicentric, with 21 ambulances in 12 different locations. The data for this study were collected via a questionnaire, newly developed for this study, for rescue personnel. Additionally, secondary data from the responsible control center will be linked and processed in an initial descriptive analysis. This descriptive analysis will form the basis for a subsequent variance analysis. RESULTS: Data collection started as projected on September 18, 2023, and was ongoing until end of November 2023. We expect the documentation of several thousand rescue operations. We expect the following study results: (1) many unnecessary rescue operations, (2) immediate on-site assessment of correct care and treatment, and (3) patients' reasons for calling a rescue coordination center. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first observational study in which acute rescue operations are recorded on site. The focus of this study is on the trained paramedics' assessment of whether rescue operations are necessary or not. Additionally, alternative treatments, such as out-of-hours care service or primary care service, are shown for each individual case. The study also intends to cover the question of which factors are relevant and statistically significantly connected to the misuse of ambulances. TRIAL REGISTRATION: German Register for Clinical Studies (Deutsches Register für Klinische Studien) DRKS00032510; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00032510. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/54002.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,734
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,086 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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