Characteristics of adult patients transferred by emergency medical services from a large-scale music festival to emergency departments in Calgary, Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mass Gathering Events (MGEs) are characterized by large crowds and pose unique prehospital challenges. High attendance creates medical demands that exceed local norms, requiring dedicated onsite medical services. Many factors influence Patient Presentation Rates (PPRs) and Transfer to Hospital Rates (TTHRs) making them difficult to predict for events. One annual Electronic Dance Music Festival (EDMF) in Calgary attracts about 35,000 attendees engaging in activities like dancing and recreational drug use. Current literature lacks clear criteria for transferring patients from MGEs to Emergency Departments (EDs) via local Emergency Medical Services (EMS). Study Objective This study aimed to quantify local EMS use for transferring adult patients from this EDMF to Calgary acute care centres between 2015–2019. Methods A retrospective chart review was conducted for patients aged 18+ who presented to adult EDs or urgent care centres (UCCs) in Calgary during the two-day EDMF. Results Most patients transported by EMS were young males. Older attendees more often sought care outside the event by walk-in or self-initiated ambulance transport to ED. Toxic effects of illicit substances were the leading cause for seeking medical help. Conclusions Intoxication and poisonings accounted for 63.9% of MGE-related presentations at Calgary acute care centres. Enhanced onsite medical care lowered Ambulance Transfer Rates (ATR) but did not affect overall TTHRs. These results can help develop evidence-based guidelines to assist host communities in planning medical resources, reducing healthcare burdens from similar MGEs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».