Paramedics’ Behavior Patterns When Transferring Non-Mobile Patients from the Ground to a Stretcher
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Transferring non-mobile patients from the ground to a stretcher represents one of the riskiest tasks for musculoskeletal disorders among emergency medical technicians–paramedics (EMT-Ps), but there is little information available on how they perform in real-life work situations. Methods: This study aimed to describe EMT-Ps’ patterns of behavior observed from field data and highlight safe work operations. A secondary analysis was conducted on 27 videos collected during EMT-Ps’ responses to live calls. Contextual variables (workspace and external assistance), operations during the preparation subtask (move patient or interfering objects and adjust stretcher’s height and position), and movements and postures related to the transfer subtask were extracted from the videos. Results: The results demonstrate that despite stratification based on similar contextual factors (equipment and limited workspace), EMT-Ps’ behavior varied between interventions during the preparation and transfer subtasks. Several operations to adjust the patient–stretcher configuration before the lifting phase were carried out to facilitate patient transfer, but these were not always optimal from a safety perspective. Strategies such as fast loading (1 out of 4) and the use of external assistance (6 out of 15) were beneficial in certain circumstances. Conclusions: EMT-Ps demonstrated their ability to analyze the situation, organize accordingly, and adapt their behavior by applying these safety skills.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».