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Record W1213810501

Cuáles son las tendencias y los factores influyentes en el uso de ambulancias extrahospitalarias en los países desarrollados

2013· article· es· W1213810501 on OpenAlexaboutno aff
Susana Martín Caravante, Sergio Romeo López Alonso

Bibliographic record

VenueEvidentia: Revista de enfermería basada en la evidencia · 2013
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicEmergency and Acute Care Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceMedicineArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivo. Determinar las tendencias de de ambulancias de emergencias en los paises desarrollados e identificar los principales factores que influyen en estas tendencias. Diseno: Revision bibliografica. Estrategia de busqueda: Se llevo a cabo una busqueda en las bases de datos Ovid Medline y Pubmed, asi como busqueda manual. Esta busqueda fue complementada por una busqueda a traves de google y google academico, entre 1996 y 2009. El idioma de eleccion para la inclusion de los articulos cientificos fue el ingles, y las palabras claves utilizadas para la busqueda, prehospitalaria, paramedico, paramedico prehospitalario, utilizacion, transporte en ambulancia, tendencias, necesidad de servicios sanitarios y y utilizacion de atencion sanitaria. Criterios de seleccion de estudios: Se incluyeron revistas de revision e informes de auditorias, ademas de busquedas manuales en revistas relevantes y literatura gris, incluyendo informes de proveedores de servicios de Australia, Nueva Zelanda, el Reino Unido, Canada y EE.UU. Recopilacion. Se recopilaron 77 articulos de Ovid Medline y 221 de PubMed, seleccionandose para su inclusion 45 de ellos, quedandose excluidos 253. Analisis de datos: Grafico de curva para la representacion de las tendencias de demanda aparecidas en dichos estudios y que se solapen en el tiempo; asi como las tendencias de demanda por edad. Principales Medidas de Resultados: -Demandas y motivos de demanda, asi como derivacion de pacientes a centros sanitarios. -Factores asociados al uso de ambulancias, como la demografia, soporte social, tasas y accesibilidad a poblacion creciente y el envejecimiento de la misma, soporte social, tasas y accesibilidad a atencion primaria, conciencia de la salud y expectativas de la comunidad, asi como la adecuacion en el uso de estos servicios. Resultados: Se incluyeron 45 articulos. Los estudios identificados se han centrado principalmente en la recogida de motivos de demanda y derivacion de los pacientes, aunque los periodos no se solapan para su analisis conjunto. Por otro lado, se encontraron pocos estudios que relacionaran esta demanda a factores relacionados con el individuo, comunidad o necesidades de salud. En Londres, Reino Unido, la carga de trabajo de emergencia del Servicio de Ambulancias se duplico entre 1989 y 1999, concretamente el numero de pacientes trasladados a los servicios de urgencias. Esta tendencia ha continuado con el 7% de crecimiento entre 2007-08 y 2008-09, siendo la demanda consistentemente alta en sectores de poblacion mayor de 75 anos. En EE.UU, una encuesta nacional de atencion ambulatoria en 2005 informo un aumento del 25% en las llegadas de ambulancias al servicio de urgencias hospitalarios desde 1997. En Canada, se registro un aumento del 20% entre 2003-04 al 2008-09. En Nueva Zelanda, el crecimiento entre 2007-08 fue del 20%. En Australia, la respuesta de las ambulancias crece de un 7% al 12,5% por ano desde 1996 a finales del 2008. El numero de pacientes transportados incremento en Australia sobre el 5,4%. Conclusion. La de la ambulancia se ha incrementado en los paises desarrollados en los ultimos 20 anos; siendo los factores mas influyentes: la poblacion creciente y el envejecimiento de la misma, falta de soporte social (vivir solo y falta de vehiculo), gratuidad del servicio de ambulancias, falta de accesibilidad a la atencion primaria, mayor conciencia de la salud, patrones de expectativas cambiantes de la comunidad, asi como el uso inapropiado de los servicios.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.096
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.300 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes1
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