info:eu-repo/semantics/article
Maximizing resource efficiency in rural prehospital emergency medical services through call frequency analysis
Registro en:
10.22458/urj.v5i2.267
Autor
Flynn, Andrew
Institución
Resumen
Rural prehospital emergency medical services are often lacking when compared with their urban counterparts in terms of resources and coordinated resource use: can only employ important resources, such as paramedics, during limited shifts. This project demonstrates a method for determining the most effective use of these limited resources in a rural Red Cross ambulance service in Guápiles, Costa Rica. In this community, paramedic services are only available six days a week for twelve hours. Emergency call frequency was mapped using 20 months of traffic accident data and after establishing that traffic accident frequency was statistically dependent on the time of day, polynomial models of the data were generated. The model functions were integrated and the results were tested for accuracy. Integrals were calculated, and the results were reported to the Guápiles Red Cross committee to achieve an improved service. Methods such as this can be applied to any emergency response service.KEY WORDSWorld Health Organization (WHO), Prehospital Emergency Medical Service(s) (PEMS), Traffic Accident (TA), Téchnico de Emergencias Medicas (Paramedic), Advanced Life Support (ALS) Los servicios de emergencia médica en lugares rurales muchas veces no tienen ni los mismos recursos ni la misma organización que los servicios de emergencia en las ciudades: solo pueden emplear recursos importantes, como paramédicos, en horarios limitados. Este estudio demuestra un método para un uso más eficaz de recursos limitados en la Cruz Roja Costarricense en Guápiles, Costa Rica. En esta comunidad, los servicios paramédicos solo están disponibles seis días a la semana por doce horas. Analicé las llamadas de emergencia sobre accidentes de tránsito de 20 meses y hallé una relación estadística con la hora del día, generando modelos polinomiales. Integré las funciones del modelo y probé las predicciones para calcular su exactitud. Entregué los resultados a la Cruz Roja para lograr un uso óptimo de los recursos. Métodos como este se pueden aplicar a cualquier servicio de emergencias médicas.PALABRAS CLAVEOrganización Mundial de la Salud (OMS), Servicios de Emergencia Médica prehospitalaria, Accidente de tránsito, Técnico de Emergencias médicas (Paramédico), Soporte vital avanzado