Dynamic deployment models for high-performance Emergency Medical Services
Notice bibliographique
Résumé
While the emergency medical services profession has evolved substantially, the way that paramedic resources respond to these incidents has stayed relatively the same, mostly mirroring deployment models utilized by fire departments. The problem is that fire and paramedic services require two very different types of staffing. Fire departments are mainly tasked with protecting property, and therefore follow a static 24/7 deployment model due to predictable demand (PRPS, 2020a). This is not the case however with paramedic services. While fire departments focus on property, paramedics requires a greater focus on protecting people and health. Over the past decade, there has been a staggering increase in medical calls, which has overwhelmed paramedic services across Canada. During the COVID-19 pandemic, most of the world saw ambulance call volumes and response times increase by up to 50% (Amiry & Maguire, 2021), especially for life-threatening emergencies (Prezant et al, 2020). It proves the importance of keeping staffing and deployment planning current to adequately deal with these surges. With regular instances of little to no ambulances available, even on regular days, there need to be improved methods identified for better resource management. For the purposes of this study, the deployment plans at two of Ontario’s largest and busiest paramedic services (referred to as Service A and Service B) were examined, to determine how different deployment models help paramedic services adapt to their call volume and remain prepared for larger-scale emergency responses.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».