Management of Agitation in Emergency Medical Services for Older Adults: A Qualitative Exploration
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergency medical services (EMS) providers are often first responders to agitated older adults, providing critical clinical care and transport. However, significant knowledge gaps persist in our understanding of agitation management for older adults in the prehospital setting. AIMS: To describe the barriers and facilitators to the management of agitation in older adults and the reduction of restraint use by EMS providers. METHODS: In-depth semi-structured qualitative interviews (n = 30) took place with EMS providers employed in Alberta, Canada. The theoretical domains framework (TDF) served as a guiding structure for the development of the interview guide. Framework analysis was used to analyze the qualitative data: a line-by-line thematic analysis was used to identify codes/themes, which were then mapped onto the TDF, and behavior change wheel. RESULTS: Six major thematic categories were identified. EMS providers reported inadequate training and support, especially for managing agitation in older adult populations. Restraints are used as a safety measure for patient and provider safety, and as a last resort once other agitation management strategies have been exhausted. EMS providers report a complex decision-making matrix of balancing the risks, benefits, and ethical considerations of restraint use, which is often collaborative and integrates EMS protocols. Common barriers to effective agitation management in EMS, as well as non-restraint agitation management techniques are also discussed. CONCLUSION: The present study is the first in-depth exploration of EMS provider experiences regarding the management of agitation and chemical and physical restraints in older adults.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».