An Emergency Medical Technician Administered Falls-Assessment Protocol to Safely Identify Elderly Adults with Non-Urgent Conditions that may Avoid Transport to Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately two-thirds of patients transported to emergency departments (ED) for a fall are discharged from the ED without urgent treatment. This pilot study tests the feasibility of implementing a pre-hospital falls-assessment protocol performed by emergency medical technicians (EMTs) to determine whether a patient who fell needs an ED assessment or could be referred safely to a community resource. Methods: The protocol was administered by trained EMTs to adults aged ≥ 65 after a fall between October 2019 and March 2020 in Sherbrooke (QC). All patients were transported to ED regardless of protocol outcome (transport recommended/not recommended). The objective was to assess if EMTs could complete the protocol and make the appropriate decision concerning the transport to ED. Secondary objectives aimed to assess the accuracy in identifying patients who do not require transport, and to measure the impact on avoidable ambulance transports. Results: A total of 125 EMTs interventions were carried out: 17 patients were in the transport not recommended group, representing 14% of transport to hospital for falls-related EMTs calls that could be possibly avoided. Of these, 110 were transported to ED. Mean duration of on-site EMTs interventions was of 31 minutes. Forty-seven patients were admitted, mostly for infections and fractures, including four in the transport not recommended group. Conclusions: This study showed that EMTs can administer a falls-assessment protocol aimed at identifying patients that need an ED evaluation. Results permitted to amend the protocol before the second phase of the project evaluating the safety of the protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».