Use of Geographic Information Systems to Determine New Helipad Locations and Improve Timely Response While Mitigating Risk of Helicopter Emergency Medical Services Operations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Traumatic injury is a leading cause of morbidity and mortality, but these can be minimized by timely transport to definite care. Helicopter emergency medical services (HEMS) provide timely transport and can influence survival. However, accident analyses indicate that landing at an unsecured landing zone (LZ), particularly at night, increases the risk of aviation accidents. To ensure safety, some HEMS operations land only at designated, secured LZs. OBJECTIVE: This study utilized geographic information systems (GISs) to compare locations of scene call requests and secure LZs. The goal was to determine the optimal placement of new helipads as a strategy to improve access while mitigating the risk of aviation accidents. METHODS: Call request data from a large air medical transport service were used to determine the geographic locations of all requests for scene responses in 2006. Request locations were compared with the locations of existing helipads, and straight-line distances between scene and helipad were determined using the GIS application. The application was then used to determine potential locations for new helipads. RESULTS: During the study period, 748 requests for scene calls and 269 helipads were available. There were 476 (52.4%) requests at least 10 kilometers from a helipad and 356 (36.6%) requests at least 15 kilometers from a helipad. One particular region, Southwestern Ontario, was identified as having the highest number of requests >15 kilometers from the closest helipad. CONCLUSION: GISs can be used to determine potential locations for new helipad construction using historical call request data. This evidence-based approach can improve HEMS access while mitigating operational risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle