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Enregistrement W2031356289 · doi:10.1097/01.ccm.0000150956.90030.23

Effects of the August 2003 blackout on the New York City healthcare delivery system: A lesson for disaster preparedness

2005· article· en· W2031356289 sur OpenAlexaboutno aff
David J. Prezant, John Clair, Stanislav Belyaev, Dawn Alleyne, Gisela I. Banauch, Michelle Davitt, Kathy Vandervoorts, Kerry J. Kelly, Brian Currie, Gary Kalkut

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlackoutMedicineMedical emergencyEmergency medicineEmergency departmentPreparednessEmergency medical servicesSurge CapacityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: On August 14, 2003, the United States and Canada suffered the largest power failure in history. We report the effects of this blackout on New York City's healthcare system by examining the following: 1) citywide 911 emergency medical service (EMS) calls and ambulance responses; and 2) emergency department (ED) visits and hospital admissions to one of New York City's largest hospitals. METHODS: Citywide EMS calls and ambulance responses were categorized by 911 call type. Montefiore Medical Center (MMC) ED visits and hospital admissions were categorized by diagnosis and physician-reviewed for relationship to the blackout. Comparisons were made to the week pre- and postblackout. RESULTS: Citywide EMS calls numbered 5,299 on August 14, 2003, and 5,021 on August 15, 2003, a 58% increase (p < .001). During the blackout, there were increases in "respiratory" (189%; p < .001), "cardiac" (68%; p = .016), and "other" (40%; p < .001) EMS call categories, but when expressed as a percent of daily totals, "cardiac" was no longer significant. The MMC-ED reflected this surge with only "respiratory" visits significantly increased (expressed as percent of daily total visits; p < .001). Respiratory device failure (mechanical ventilators, positive pressure breathing assist devices, nebulizers, and oxygen compressors) was responsible for the greatest burden (65 MMC-ED visits, with 37 admissions) as compared with 0 pre- and postblackout. CONCLUSIONS: The blackout dramatically increased EMS and hospital activity, with unexpected increases resulting from respiratory device failures in community-based patients. Our findings suggest that current capacity to respond to public health emergencies could be easily overwhelmed by widespread/prolonged power failure(s). Disaster preparedness planning would be greatly enhanced if fully operational, backup power systems were mandated, not only for acute care facilities, but also for community-based patients dependent on electrically powered lifesaving devices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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