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Enregistrement W4405566558 · doi:10.1186/s13049-024-01296-w

Pre-alerts from critical care ambulances to trauma centers: a quantitative survey of trauma team leaders in Ontario, Canada

2024· article· en· W4405566558 sur OpenAlexaffabout
Tara Williams, Brodie Nolan, Melissa McGowan, Tania Johnston, Sonja Maria, Johannes von Vopelius‐Feldt

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Trauma Resuscitation and Emergency Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoProcess Research Ortech (Canada)St. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCharles Sturt University
Mots-clésLikert scaleMedicineMajor traumaMedical emergencyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pre-alerts from paramedics to trauma centers are important for ensuring the highest quality of trauma care. Despite this, there is a paucity of data to support best practices in trauma pre-alert notifications. Within the trauma system of Ontario, Canada, the provincial critical care transport organization, Ornge, provides pre-alerts to major trauma centers, but standardization is currently lacking. This study examined the satisfaction of trauma team leaders' (TTLs) satisfaction with current trauma pre-alerts and their preferences for logistics, content, and structure. METHODS: This was a quantitative survey of TTLs at adult and pediatric trauma centers across Ontario, Canada. Recruitment was through email to trauma directors, with follow-up efforts to target low-response sites to achieve good geographical representation. The survey was completed online and contained a combination of single or multiple-choice questions, Likert scales and free text options. RESULTS: In total, 79 TTLs from adult and pediatric lead trauma centers across Ontario responded to the survey, which took place over a 120-day period. The survey achieved good geographical representation. Given the current processes, TTLs describe moderate satisfaction with room for improvement (median score 3, IQR 3-4 on a 5-point Likert scale). Their overall preference was for timely and direct communication, with some concerns about multiple channels of communication around logistics. Most TTLs agreed on the important and less important content details found in common standardized framework tools. For structure, 28/79 TTLs strongly preferred the cognitive aid ATMIST, 13/79 preferred IMIST-AMBO, and 8/79 preferred MIST or SBAR as the most useful. CONCLUSIONS: There is room for improvement through standardizing communication and streamlined pre-alert channels. Some disagreements exist between TTLs, particularly regarding logistics. Further research should examine TTL satisfaction after implementing the change in the pre-alert notification framework, which can address localized issues through stakeholder meetings with individual TTLs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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