Evaluación del resultado del Panel de Revisión de Colisiones de Ambulancias en el Medio Oriente utilizando análisis...

Área de la Ciencia:

• Salud y seguridad en el trabajo
• Seguridad en el transporte
• Ciencia de datos en el cuidado de la salud

Sus antecedentes:

• Las colisiones de ambulancias presentan riesgos laborales significativos para el personal, los pacientes y el público.
• A pesar de los esfuerzos de seguridad, las complejidades de la respuesta de emergencia desafían la reducción del riesgo de colisión.
• Comprender y gestionar estos riesgos es fundamental para los servicios de salud.

Objetivo del estudio:

• Investigar el papel de un panel de revisión de colisiones de vehículos dedicado en el servicio de ambulancias de Hamad Medical Corporation (HMCAS).
• Identificar, comprender y gestionar los riesgos asociados con las colisiones de ambulancias.
• Aprovechar el análisis de datos para mejorar los protocolos de seguridad de las ambulancias.

Principales métodos:

• Análisis cuantitativo retrospectivo de 131 registros de colisiones de ambulancias HMCAS desde 2023.
• Utilizó técnicas descriptivas, bivariadas y de aprendizaje automático (ML): regresión logística multinomial (MLR), árbol de decisión (DT), minería de reglas de asociación (ARM) y pronóstico de series de tiempo.
• Empleó ML para descubrir patrones ocultos, conocimientos predictivos y tendencias de colisiones futuras.

Principales resultados:

• La mayoría de los incidentes analizados involucraron ambulancias urbanas de emergencia.
• Los modelos MLR y DT mostraron una precisión de predicción del 41% y 35%, respectivamente.
• ARM identificó asociaciones entre el día, las condiciones normales de la carretera y la ausencia de participación del paciente; la previsión de series temporales predijo un aumento gradual y luego una estabilización de los incidentes.

Conclusiones:

• Un panel de revisión de colisiones dedicado es crucial para gestionar y mitigar los riesgos de colisión de ambulancias.
• Las técnicas de aprendizaje automático ofrecen apoyo basado en la evidencia para la toma de decisiones informadas en la gestión de la seguridad.
• Las investigaciones adicionales deben evaluar el impacto a largo plazo de los protocolos de formación y seguridad específicos.