Feasibility and optimization of a second-tier prehospital critical care response for major trauma in a North American urban and suburban area: A geospatial analysis and modelling study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prehospital Critical Care Response Units (CCRUs) dispatched to the scene of major traumas can deliver advanced interventions at scene but are uncommon in North America. We sought to evaluate the feasibility of CCRU response to major trauma in a North American urban-suburban region. METHODS: We obtained ambulance record-level data from three paramedic services in Ontario, Canada (Toronto Paramedic Service, Peel Regional Paramedic Service, and Halton Region Paramedic Service) from January 2018 to December 2022 which we aggregated into calls and applied inclusion criteria targeting major trauma. We used mathematical modelling to determine the optimal placement of CCRU bases containing an RRV or RRV/helicopter for trauma response and evaluated their expected counterfactual coverage performance using simulation. Our primary metrics were the expected number of major traumas that could have been reached by CCRUs prior to EMS departure from the scene and the resulting expected average reduction in time to accessing critical care for those patients. RESULTS: We found the expected counterfactual coverage of two optimally placed RRV teams to be 80 % (N = 5092) of 6391 major trauma calls included. This corresponded to an expected average reduction in time to critical care of 30 min (from 47 to 17 min). We found only marginal improvement in total calls reached by CCRUs when an RRV team was replaced with an RRV/helicopter team. CONCLUSIONS: Our analysis supports the feasibility of CCRU response to major trauma in a North American mixed urban-suburban region and motivates further investigation into CCRUs' clinical and cost effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».