Mortality in Terrorist Attacks: A Unique Modal of Temporal Death Distribution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Terror-related multiple casualty incidents (MCI) in Israel since September 2000 have resulted in a new pattern of injury as a result of the mechanisms of trauma. The objective of this study was to asses the temporal death distribution among the civilian casualties in the Jerusalem vicinity during a 3-year period. METHODS: All terrorist attacks in the Jerusalem district from September 2000 to September 2003 were included in this study. The data of all deaths were processed including the time of the attack, the evacuation time to the hospitals, and the time of death. RESULTS: During the study period 28 terror-related MCI occurred. A total of 2328 victims were injured and 273 died, for an overall fatality rate of 11.7%. A unique temporal death distribution was identified; 82.8% of the deaths occurred immediately, at the scene of the attack (scene death); of the remaining 17.2% of patients who died in the hospital, half died within 4 hours of arrival (immediate death), one quarter within 5-24 hours (early death), and one quarter later than that (late death). The temporal death distribution was significantly different when classifying the mechanism of trauma to suicide bombings versus shooting. The scene mortality was higher in the suicide bombings than in shooting attacks (86.7% versus 77%, P = 0.039 ). In contrast, the mortality within 1-24 hours was higher in the shooting attacks (17% versus 6.3%, P = 0.05). CONCLUSIONS: Terror-related MCI occurring in civilian settings have a unique temporal death distribution. A very high scene mortality is seen compared to the classical description of Donald Trunkey1 in 1983. The late deaths, which composed 30% of the mortality in civilian settings, comprise only 4.4% of the total mortality in MCIs. A rough estimate of the in-hospital mortality could be achieved after the first 4 hours, allowing the assessment and distribution of hospital resources. Futile care should be identified early and availability of ICU beds can be calculated according to the immediate mortality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».