Alla studier
Studie 04 · BMC Medical Informatics and Decision Making
SakkunniggranskadAtt förstå ambulansens responstider
Hur prioritet, belastning, geografi, väder och operativa intervall formar variation och extrema fördröjningar.
Prioritet var den starkaste övergripande variabeln, men belastning, kontaktorsak, geografi, nederbörd, temperatur och operativa intervall samspelade. Lägre prioriteringar hade tydligt högerskev responstidsfördelning.
- Forskningsfråga
- Hur prioritet, belastning, geografi, väder och operativa intervall formar variation och extrema fördröjningar.
- Studiepopulation
- 1 144 754 ambulansuppdrag · 2017–2022 · Stockholm, Sverige
- Metod
- Retrospektiv analys av 1 144 754 ambulansuppdrag i Stockholm 2017–2022 med operativa, geografiska och meteorologiska variabler i regressions- och maskininlärningsanalyser.
- Huvudresultat
- Prioritet var den starkaste övergripande variabeln, men belastning, kontaktorsak, geografi, nederbörd, temperatur och operativa intervall samspelade. Lägre prioriteringar hade tydligt högerskev responstidsfördelning.
- Praktisk betydelse
- Styrningen bör följa hela fördelningen och extrema fördröjningar i samtliga prioriteringar, inte enbart medianen för högsta prioritet. Belastning kan omfördelas snarare än elimineras.
Trafikdata saknades, studien omfattade en region och modellernas prediktionsförmåga innebär inte att de är färdiga för realtidstillämpning.
Öppna publikationen ↗Vad kan de längsta responstiderna visa?
Utforska denna forskningsfrågaOriginalpublikationens titel
Understanding EMS response times: a machine learning-based analysis
Denna sida är en forskningssammanfattning. Fullständig metod, resultat och villkor för återanvändning finns i den engelska originalpublikationen.
Forskningsunderlag
- Publiceringsstatus
- Sakkunniggranskad
- Forskningsfråga
- Hur prioritet, belastning, geografi, väder och operativa intervall formar variation och extrema fördröjningar.
- Studiepopulation
- 1 144 754 ambulansuppdrag
- Kontext
- Stockholm, Sverige
- Studieperiod
- 2017–2022
- Metod
- Retrospektiv analys av 1 144 754 ambulansuppdrag i Stockholm 2017–2022 med operativa, geografiska och meteorologiska variabler i regressions- och maskininlärningsanalyser.
- Tolkningens gränser
- Trafikdata saknades, studien omfattade en region och modellernas prediktionsförmåga innebär inte att de är färdiga för realtidstillämpning.
- Citera forskningen
- Hill P, Lederman J, Jonsson D, Bolin P, et al. Understanding EMS response times: a machine learning-based analysis. BMC Med Inform Decis Mak. 2025;25:143. doi:10.1186/s12911-025-02975-z