Medical Support for the 2009 World Police and Fire Games: A Descriptive Analysis of a Large-Scale Participation Event and its Impact
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the summer of 2009, British Columbia hosted the World Police and Fire Games (WPFG). The event brought together 10,599 athletes from 55 countries. In this descriptive, Canadian study, the composition of the medical team is analyzed, the unique challenges faced are discussed, and an analysis of the illness and injury rates is presented. This event occurred during a labor dispute affecting the sole provider of emergency ambulance service in the jurisdiction, which necessitated additional planning and resource allocation. As such, the context of this event as it relates to the literature on mass gathering medicine is discussed with a focus on how large-scale public events can impact emergency services for the community. METHODS: This is a case report study. RESULTS: There were 1,462 patient encounters. The majority involved musculo-skeletal injuries (53.8%). The patient presentation rate (PPR) was 109.40/1,000. The medical transfer rate (MTR) was 2.32/1,000. The ambulance transfer rate (ATR) for the 2009 WPFG was 0.52/1,000. In total, 31 patients were transported to the hospital, the majority for diagnostic evaluation. Only seven calls were placed to 9-1-1 for emergency ambulance service. CONCLUSIONS: The 2009 WPFG was a mass-gathering sporting event that presented specific challenges in relation to medical support. Despite relatively high patient presentation rates, the widely spread geography of the event, and a reduced ability to depend on 9-1-1 emergency medical services, there was minimal impact on local emergency services. Adequate planning and preparation is crucial for events that have the potential to degrade existing public resources and access to emergency health services for participants and the public at large.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».