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Enregistrement W4392169212 · doi:10.1080/10903127.2024.2319150

Performance of the Medical Priority Dispatch System® in Identifying Patients Requiring Chest Compressions at Overdose Prevention Services: A Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4392169212 sur OpenAlexaff
Richard Armour, Brian Grunau, Sammy Iammarino, Jane A. Buxton, Brooke Kinniburgh, Heather Burgess, Kali-Olt Sedgemore, Paul Choisil, Suzanne Nielsen, Linda Ross

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaIsland HealthSt. Paul's HospitalResearch Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyMedical emergencyEmergency medicineCohortEmergency medical servicesCohort studyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims The Medical Priority Dispatch System (MPDS) ® is used to triage 9-1-1 calls according to acuity, with certain coding receiving telecommunicator cardiopulmonary resuscitation (T-CPR) for suspected out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). However, this may be challenging for those with drug poisoning emergencies, who may resemble OHCA. We sought to examine the performance of the system to correctly identify cases requiring T-CPR, specifically at overdose prevention services (OPS).Methods This retrospective cohort study included patients attended by the provincial emergency medical system (EMS) (May 1st 2019 – January 31st 2023). We calculated the diagnostic performance of MPDS ® assessment of whether the case required T-CPR instructions against the gold standard of whether the patient was found pulseless on EMS clinician arrival. We compared performance among subgroups, specifically OPS vs. other locations and drug poisoning-classified cases vs. other case classifications.Results Comparing OPS to other locations, the sensitivity of MPDS ® was similar (66.7% vs. 62.4%, p = 0.4), with lower specificity (87.3% vs. 98.1%, p < 0.01) and positive predictive value (0.3% vs. 35.7%, p < 0.01) and higher negative predictive value (99.9% vs. 99.4%, p < 0.01). The negative likelihood ratio of MPDS ® was 0.381 at OPS locations, compared with 0.383 at other locations, while the positive likelihood ratio was 5.24, compared with 32.36. In patients with drug poisoning emergencies, compared with other 9-1-1 events, MPDS ® had higher sensitivity (83.6% vs. 60.6%, p < 0.01) but lower specificity (77.6% vs. 98.9%, p < 0.01) and positive predictive value (10.5% vs. 48.5%, p < 0.01), and similar negative predictive value (99.3% vs. 99.4%, p = 0.03). The negative likelihood ratio of MPDS ® was 0.212 in drug poisoning emergencies compared with 0.398 for all other presentations, and the positive likelihood ratio was 3.73 compared with 57.88.Discussion and Conclusions The ability of MPDS ® to correctly identify patients needing telecommunicator cardiopulmonary resuscitation instructions differed between OPS settings and other locations, frequently recommending T-CPR for patients not suffering OHCA at an OPS. Different strategies developed in collaboration with people who use substances are required to better tailor dispatch instructions prior to EMS arrival to avoid delays in life-saving interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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