SPECIAL CONTRIBUTIONS The Canadian Prehospital Evidence-based Protocols Project: Knowledge Translation in Emergency Medical Services Care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The principles of evidence-based medicine are applicable to all areas and professionals in health care. The care provided by paramedics in the prehospital setting is no exception. The Prehospital Evidence-based Protocols Project Online (PEP) is a repository of appraised research evidence that is applicable to interventions performed in the prehospital setting and is openly available online. This arti-cle describes the history, current status, and potential future of the project. Methods: The primary objective of the PEP is to catalog and grade emergency medical services (EMS) studies with a level of evidence (LOE). Subsequently, each prehospital intervention is assigned a class of recommendation (COR) based on all the appraised articles on that intervention, in an effort to organize the evidence so it may be put into practice efficiently. An LOE is assigned to each article by the section editor, based on the study rigor and applicability to EMS. The section editor committee consists of EMS physicians and paramedics from across Canada, and two from Ireland and a paramedic coordinator. The evidence evaluation cycle is continuous; as the section editors send back appraisals, the coordinator updates the database and sends out another article for review. Results: The database currently has 182 individual interventions organized under 103 protocols, with 933 citations. Conclusions: This project directly meets recent recommendations to improve EMS by using evidence to support interventions and incorporating it into protocols. Organizing and grading the evidence allows medical directors and paramedics to incorporate research findings into their daily practice. As such, this project demonstrates how knowledge translation can be conducted in EMS.
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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 | 0,162 | 0,454 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,012 |
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 ».