Performance measures of the medical priority dispatch system in an urban basic life support system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate dispatch prioritization for emergency medical services (EMS) is essential for optimizing resource allocation and ensuring timely emergency response. In the Province of Quebec, Canada, a locally adapted dispatch system was implemented using the standardized codes of the Medical Priority Dispatch System (MPDS) but with regional priority definitions. Despite periodic reviews, the system's performance has not been formally assessed. This study evaluates the effectiveness of this prioritization system by comparing priority levels assigned at call-taking with on-scene paramedic assessments and by examining how the system's performance has evolved over three years and across chief complaints. METHODS: In this retrospective observational study, we analyzed EMS dispatches in the Capitale-Nationale administrative region of the Province of Quebec, Canada, between July 15 and December 15 over three consecutive years (2021, 2022, and 2023). We assessed system performance using sensitivity, specificity, overtriage, undertriage, predictive values, and accuracy. Statistical analyses included chi-square tests for priority consistency and pairwise t-tests for performance changes over time. Additionally, we examined variations across chief complaints to identify high overtriage and undertriage medical conditions. RESULTS: This study analyzed 96,099 EMS dispatches over a three-year period. While 61.8% of these dispatches were classified as urgent at call-taking, paramedics later determined that 79.7% of all cases were stable and required non-urgent transport, indicating a high level of overtriage. Conditions such as abdominal pain, falls, and psychiatric issues were the chief complaints that showed high overtriage rates (> 90%), whereas allergic reactions, diabetic problems, and heart conditions had the highest undertriage rates (> 10%). Over the three-year period, priority modifications led to a 2.5% decrease in undertriage but a 3.7% increase in overtriage (p < 0.05), highlighting the ongoing challenge of balancing accuracy with an adequate response in dispatch prioritization. CONCLUSION: The studied prioritization system effectively identifies non-urgent dispatches but exhibits a high overtriage rate, which strains EMS resources. The recent priority modifications further increased overtriage, underscoring the challenge of balancing resource allocation with timely intervention. Refining dispatch criteria and integrating secondary triage or AI-based decision support could potentially improve accuracy and system efficiency.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».