Risk factors for heat illness among British soldiers in the hot Collective Training Environment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heat illness is a preventable disorder in military populations. Measures that protect vulnerable individuals and contribute to effective Immediate Treatment may reduce the impact of heat illness, but depend upon adequate understanding and awareness among Commanders and their troops. OBJECTIVE: To assess risk factors for heat illness in British soldiers deployed to the hot Collective Training Environment (CTE) and to explore awareness of Immediate Treatment responses. METHODS: An anonymous questionnaire was distributed to British soldiers deployed in the hot CTEs of Kenya and Canada. Responses were analysed to determine the prevalence of individual (Intrinsic) and Command-practice (Extrinsic) risk factors for heat illness and the self-reported awareness of key Immediate Treatment priorities (recognition, first aid and casualty evacuation). RESULTS: The prevalence of Intrinsic risk factors was relatively low in comparison with Extrinsic risk factors. The majority of respondents were aware of key Immediate Treatment responses. The most frequently reported factors in each domain were increased risk by body composition scoring, inadequate time for heat acclimatisation and insufficient briefing about casualty evacuation. CONCLUSIONS: Novel data on the distribution and scale of risk factors for heat illness are presented. A collective approach to risk reduction by the accumulation of 'marginal gains' is proposed for the UK military. This should focus on limiting Intrinsic risk factors before deployment, reducing Extrinsic factors during training and promoting timely Immediate Treatment responses within the hot CTE.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».