A NATO Guide for Assessing Deployability for Military Personnel With Chronic Medical Conditions: Medical Fitness for Expeditionary Missions, Task Group 174, Human Factors, and Medicine Panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Each time a deployed military member has an exacerbation of a pre-existing chronic disease there is a potential risk to mission success, individual health, and the safety of the unit. Currently, North Atlantic Treaty Organization (NATO) member nations employ different approaches to assessing an individual's medical fitness for deployment. OBJECTIVE: To set the minimum medical standards for NATO deployments. METHODS: A seven nation task group met periodically from 2008 to 2012 to develop guidelines for frontline military physicians to assess medical fitness for deployment. RESULTS: A medical deployment guide for 31 specific diseases/conditions using a rational, standardized and algorithmic approach based on a red-yellow-green risk stratification. CONCLUSIONS: If adopted as a NATO policy, this guide could then be kept up-to-date through a process that allows nations to track individuals with known chronic disease who were deployed into a theater of operations, allowing the guide to become increasingly evidence-based, and also more accurate in quantifying the risk of exacerbation based on individual and disease characteristics, as well as the nature and length of the deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».