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Enregistrement W4406235020 · doi:10.1080/10903127.2025.2451217

Stuck in Transition: Clinical and Patient Factors Behind Prolonged Paramedic to Emergency Department Transfer of Care

2025· article· en· W4406235020 sur OpenAlexaffabout
Ryan P. Strum, John McPhee, Michael Wionzek, Russell D. MacDonald

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoAssociated Medical ServicesToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentMedical emergencyEmergency medicineEmergency medical servicesPatient careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Paramedic services face increasing challenges due to delays in patient transfer of care (TOC) at emergency departments (EDs). Prolonged TOC times directly impact paramedic services' ability to provide emergency response, though the patient and clinical factors contributing to these delays remain unclear. We examined TOC times for all transports to the ED and analyzed factors associated with prolonged TOC. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using paramedic call data from Toronto Paramedic Services from September 1, 2022, to July 31, 2024. We included all paramedic-transported patient records to EDs following a 9-1-1 call, excluding inter-facility transfers and records with missing TOC timestamps. The TOC times were categorized into four intervals: 0-29, 30-59, 60-89, and ≥ 90 min. We conducted a cohort and subgroup analysis of patients aged 60 years or older using multivariable binary logistic regression models to identify factors independently associated with TOC times exceeding 60 min, using odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: A total of 418,196 patients were transported to EDs, of which 214,612 were 60 years or older. Overall, mean TOC was 39.9 min (SD 54.2). Patients aged 0-17 years had the lowest proportion in longer TOC intervals (5% for 60-89 mins; 2% for ≥ 90 mins), while patients 75 years or older had the highest (9%; 9% respectively). A TOC of at least 60 min was independently associated with older age (60 to 74 years OR 1.19, 1.15-1.22; 75 years or greater OR 1.27, 1.23-1.30), medical complexity (seven to eight diagnoses OR 1.15, 1.10-1.20; nine or greater diagnoses OR 1.29, 1.23-1.36), polypharmacy and specific presenting complaints (altered level of consciousness, respiratory distress, general weakness, head trauma). Medical acuity and receiving a paramedic intervention were not associated with prolonged TOC. Similar findings were determined in the subgroup analysis of older adults. CONCLUSIONS: Prolonged TOC times disproportionately affect older or clinically complex patients, regardless of their acuity or need for paramedic intervention. Our findings highlight the importance for paramedic services, hospitals, and stakeholders to develop targeted care models and collaborations to reduce prolonged TOC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,306 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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