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Enregistrement W2218024611 · doi:10.7205/milmed-d-13-00007

Re-Evaluating the Field Tourniquet for the Canadian Forces

2013· article· en· W2218024611 sur OpenAlexaffabout
Erin Savage, Dylan Pannell, Elspeth Payne, Terrance O'Leary, Homer Tien

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourniquetMedicineTechnicianPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the best field tourniquet for Medical Technician (Med Tech) use in the Canadian Forces (CF). METHODS: We conducted a prospective controlled trial, comparing the efficacy and ease of applicability of 3 types of commercially available windlass tourniquets in 4 tactical situations on simulated patients. The primary outcome was time to tourniquet application with secondary outcomes including effectiveness and Med Tech satisfaction. RESULTS: The overall finding of this study indicates that the Combat Application Tourniquet (C-A-T) was applied the fastest in each scenario and was also significantly the most effective in occluding distal blood flow. The survey results show that the 3 tourniquet types are similar in many of the measures of ease of learning and application, with the C-A-T scoring highest in self-application and the Special Operations Forces Tactical Tourniquet Wide having the lowest scores for both durability and effectiveness. CONCLUSION: When tested on a group of CF Med Techs, the C-A-T remained the CF field tourniquet of choice, based on the assessed criteria. Although there is inherent bias in the approach of this study, it reflects the process required to determine if a new piece of kit is superior to what is already considered the standard to a trained and equipped military.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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