Dynamic deployment models for high-performance Emergency Medical Services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 découle