Notice bibliographique
Résumé
Medical staff need to be aware of major incident planningEditor-Last month the BMA warned that too few people in the United Kingdom know how to respond to a terrorist attack. 1 Its concerns about too few senior officials being aware of plans and recommendations to improve preparedness are sensible, but we believe that not enough medical staff are aware of their role in the event of a terrorist attack.We recently carried out a survey in the largest acute NHS trust of the south west of England to assess medical staff's knowledge about the local major incident plan.We sent questionnaires to the 107 doctors in North Bristol NHS Trust with a potential role in the mobile medical team if they were on duty during a major incident.Seventy seven doctors replied (72%).Sixty nine were aware of the existence of the local major incident plan, but only 26 had read part or all of it.Only 11 of the responding doctors were aware of their potential role in the mobile medical team.Of these 11 doctors, only three thought themselves adequately trained for this position, and all three had been trained as medical incident officers.Last year's National Audit Office report highlighted deficiencies in NHS plans to deal with major incidents in England. 2 It recommended upgrading training arrangements.Five months later some doctors are still unaware of their roles in the event of a terrorist attack.As a trust we are currently considering several measures to improve on our results.We suspect, however, that our findings are not unique and encourage other acute trusts to look closely at their staff's knowledge and training and act accordingly.
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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 | 0,006 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,022 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,494 | 0,323 |
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 ».