Palliative paramedicine: An interrupted time series analysis of pre-hospital guideline efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Paramedics are increasingly involved in palliative care and often support community-based palliative care service delivery to facilitate integrated practice. However, the impact of specific palliative care guidelines on clinical practice remains unknown. Aim: To determine the impact of an ambulance service palliative care guideline on rates of supportive medication administration and non-transport. Design: A retrospective cohort study of electronic patient care records from January 2014 to June 2023. Baseline characteristics were compared pre- and post-guideline introduction. Interrupted time series analysis was performed to examine guideline efficacy. Setting/participants: Patients of all ages receiving palliative care who were attended by paramedics in Victoria, Australia. Results: A total of 31,579 patients were included. The median age was 75 years (IQR = 64–84 years), and 56.4% were men. Overall, 25.8% of patients were not transported to hospital. Following guideline introduction, there were no significant trend changes in administration of supportive medications. However, the non-transport rate increased significantly per month (0.2%, p = 0.007), amounting to a 9.9% ( p = 0.020) total increase by the end of the study period compared to a scenario in which the guideline had not been introduced. Subgroup analysis of patients diagnosed with ‘pain’ or attended after-hours also showed significant increases in non-transport (monthly increase: pain 0.3%, p = 0.003; after-hours 0.3%, p < 0.001; total increase: pain 29.7%, p < 0.001, after-hours 22.6%, p = 0.001). Conclusions: Introduction of a palliative care guideline was associated with a decrease in ambulance transport to emergency departments, allowing more patients continuity of care in the community.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».