Post-Pandemic Growth in 9-1-1 Paramedic Calls and Emergency Department Transports Surpasses Pre-Pandemic Rates in the COVID-19 Era: Implications for Paramedic Resource Planning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic led to a decline in emergency department (ED) visits and a subsequent return to baseline pre-pandemic levels. It is unclear if this trend extended to paramedic services and if patient cohorts accessing paramedics changed. We examined trends and associations between paramedic utilization (9-1-1 calls and ED transports) and the COVID-19 timeframe. METHODS: We conducted a retrospective cross-sectional study using paramedic call data from the Hamilton Paramedic Services from January 2016 to December 2023. We included all 9-1-1 calls where paramedics responded to an incident, excluding paramedic interfacility transfers. We calculated lines of best fit for the pre-pandemic period (January 2016 to January 2020) and compared their predictions to the actual volumes in the post-pandemic period (May 2021 to December 2023). We used an interrupted time series regression model to determine the association between pandemic timeframes (pre-, during-, post-COVID-19) and paramedic utilization (9-1-1 calls and ED transports), while testing for annual seasonality. RESULTS: During the study timeframe, 577,278 calls for paramedics were received and 413,491 (71.6%) were transported to the ED. Post-pandemic, 9-1-1 calls exceeded predicted pre-pandemic levels by 1,298 per month, while ED transports exceeded by 543 per month. The pandemic significantly reduced monthly 9-1-1 calls (-588.2, 95% CI -928.8 to -247.5) and ED transports (-677.3, 95% CI -927.0 to -427.5). Post-pandemic, there was a significant and sustained resurgence in monthly 9-1-1 calls (1,208.0, 95% CI 822.1 to 1,593.9) and ED transports (868.8, 95% CI 585.8 to 1,151.7). Both models exhibited seasonal variations. CONCLUSIONS: Post-pandemic, 9-1-1-initiated paramedic calls experienced a substantial increase, surpassing pre-pandemic growth rates. ED transports returned to pre-pandemic levels but with a steeper and continuous pattern of growth. The resurgence in paramedic 9-1-1 calls and ED transports post-COVID-19 emphasizes an urgent necessity to expedite development of new care models that address how paramedics respond to 9-1-1 calls and transport to overcrowded EDs.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».