(P1-8) The Port-Au-Prince 2010 Earthquake - Unique Lessons Learned by Florida One Disaster Medical Assistance Team (FL1 DMAT) in the First International Dmat Deployment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The devastating Haiti earthquake of January 10, 2010 resulted in 250,000 dead, more than 300,000 wounded and at least 1.3 million displaced. As the poorest nation in the Western Hemisphere, life in Haiti was already fraught with poverty and one of the highest HIV rates in the world. After the earthquake, life in Haiti became intolerable. As Chief Medical Officer of Florida One DMAT, the author helped to coordinate medical relief operations at the US Embassy in Port-au-Prince beginning within 60 hours of the earthquake. The author and his FL1 DMAT team supported medical relief operations not only at the US Embassy but also at the Toussaint L'Ouverture International Airport for air evacuation of survivors to Miami and at Terminal Varreux for coordination of ingress/egress casualty operations for the USNS Comfort hospital ship. Results Unique lessons were learned in this first ever deployment of US DMATs on foreign soil. The presentation will describe the medical operations, the triage process, the challenges of operating on foreign soil, and the results of the relief efforts. Recommendations will be offered to facilitate future international DMAT deployments including development of Standard Operating Procedures (SOPs) for DMAT international deployments and increased coordination between the US Department of State (who have jurisdiction over US assets on foreign soil) and the US Department of Health & Human Services (who are the coordinating governmental department for DMAT operations).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».