The Impact of Precipitation on Land Interfacility Transport Times
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Timely transfer of patients among facilities within a regionalized critical-care system remains a large obstacle to effective patient care. For medical transport systems where dispatchers are responsible for planning these interfacility transfers, accurate estimates of interfacility transfer times play a large role in planning and resource-allocation decisions. However, the impact of adverse weather conditions on transfer times is not well understood. HYPOTHESIS/PROBLEM: Precipitation negatively impacts driving conditions and can decrease free-flow speeds and increase travel times. The objective of this research was to quantify and model the effects of different precipitation types on land travel times for interfacility patient transfers. It was hypothesized that the effects of precipitation would accumulate as the distance of the transfer increased, and they would differ based on the type of precipitation. METHODS: Urgent and emergent interfacility transfers carried out by the medical transport system in Ontario from 2005 through 2011 were linked to Environment Canada's (Gatineau, Quebec, Canada) climate data. Two linear models were built to estimate travel times based on precipitation type and driving distance: one for transfers between cities (intercity) and another for transfers within a city (intracity). RESULTS: Precipitation affected both transfer types. For intercity transfers, the magnitude of the delays increased as driving distance increased. For median-distance intercity transfers (48 km), snow produced delays of approximately 9.1% (3.1 minutes), while rain produced delays of 8.4% (2.9 minutes). For intracity transfers, the magnitude of delays attributed to precipitation did not depend on distance driven. Transfers in rain were 8.6% longer (1.7 minutes) compared to no precipitation, whereas only statistically marginal effects were observed for snow. CONCLUSION: Precipitation increases the duration of interfacility land ambulance travel times by eight percent to ten percent. For transfers between cities, snow is associated with the longest delays (versus rain), but for transfers within a single city, rain is associated with the longest delays.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».