Mass-Casualty Events at Schools: A National Preparedness Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent school shootings and terrorist events have demonstrated the need for well-coordinated planning for school-based mass-casualty events. The objective of this study was to document the preparedness of public schools in the United States for the prevention of and the response to a mass-casualty event. METHODS: A survey was mailed to 3670 school superintendents of public school districts that were chosen at random from a list of school districts from the National Center for Education Statistics of the US Department of Education in January 2004. A second mailing was sent to nonresponders in May 2004. Descriptive statistics were used for survey variables, and the chi2 test was used to compare urban versus rural preparedness. RESULTS: The response rate was 58.2% (2137 usable surveys returned). Most (86.3%) school superintendents reported having a response plan, but fewer (57.2%) have a plan for prevention. Most (95.6%) have an evacuation plan, but almost one third (30%) had never conducted a drill. Almost one quarter (22.1%) have no disaster plan provisions for children with special health care needs, and one quarter reported having no plans for postdisaster counseling. Almost half (42.8%) had never met with local ambulance officials to discuss emergency planning. Urban school districts were better prepared than rural districts on almost all measures in the survey. CONCLUSIONS: There are important deficiencies in school emergency/disaster planning. Rural districts are less well prepared than urban districts. Disaster/mass-casualty preparedness of schools should be improved through coordination of school officials and local medical and emergency officials.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».