Decontamination of Mass Casualties — Re-evaluating Existing Dogma
Notice bibliographique
Résumé
The events of 11 September 2001 became the catalyst for many to shift their disaster preparedness efforts towards mass-casualty incidents. Emergency responders, healthcare workers, emergency managers, and public health officials worldwide are being tasked to improve their readiness by acquiring equipment, providing training and implementing policy, especially in the area of mass-casualty decontamination. Accomplishing each of these tasks requires good information, which is lacking. Management of the incident scene and the approach to victim care varies throughout the world and is based more on dogma than scientific data. In order to plan effectively for and to manage a chemical, mass-casualty event, we must critically assess the criteria upon which we base our response. This paper reviews current standards surrounding the response to a release of hazardous materials that results in massive numbers of exposed human survivors. In addition, a significant effort is made to prepare an international perspective on this response. Preparations for the 24-hour threat of exposure of a community to hazardous material are a community responsibility for first-responders and the hospital. Preparations for a mass-casualty event related to a terrorist attack are a governmental responsibility. Reshaping response protocols and decontamination needs on the differences between vapor and liquid chemical threats can enable local responders to effectively manage a chemical attack resulting in mass casualties. Ensuring that hospitals have adequate resources and training to mount an effective decontamination response in a rapid manner is essential.
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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 | 0,055 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».