Emergency imaging after a mass casualty incident: role of the radiology department during training for and activation of a disaster management plan
Notice bibliographique
Résumé
In the setting of mass casualty incidents (MCIs), hospitals need to divert from normal routine to delivering the best possible care to the largest number of victims. This should be accomplished by activating an established hospital disaster management plan (DMP) known to all staff through prior training drills. Over the recent decades, imaging has increasingly been used to evaluate critically ill patients. It can also be used to increase the accuracy of triaging MCI victims, since overtriage (falsely higher triage category) and undertriage (falsely lower triage category) can severely impact resource availability and mortality rates, respectively. This article emphasizes the importance of including the radiology department in hospital preparations for a MCI and highlights factors expected to influence performance during hospital DMP activation including issues pertinent to effective simulation, such as establishing proper learning objectives. After-action reviews including performance evaluation and debriefing on issues are invaluable following simulation drills and DMP activation, in order to improve subsequent preparedness. Historically, most hospital DMPs have not adequately included radiology department operations, and they have not or to a little extent been integrated in the DMP activation simulation. This article aims to increase awareness of the need for radiology department engagement in order to increase radiology department preparedness for DMP activation after a MCI occurs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».