A web-based model to support patient-to-hospital allocation in mass casualty incidents
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a mass casualty situation, evacuation of severely injured patients to the appropriate health care facility is of critical importance. The prehospital stage of a mass casualty incident (MCI) is typically chaotic, characterized by dynamic changes and severe time constraints. As a result, those involved in the prehospital evacuation process must be able to make crucial decisions in real time. This article presents a model intended to assist in the management of MCIs. The Mass Casualty Patient Allocation Model has been designed to facilitate effective evacuation by providing key information about nearby hospitals, including driving times and real-time bed capacity. These data will enable paramedics to make informed decisions in support of timely and appropriate patient allocation during MCIs. The model also enables simulation exercises for disaster preparedness and first response training. METHODS: Road network and hospital location data were used to precalculate road travel times from all locations in Metro Vancouver to all Level I to III trauma hospitals. Hospital capacity data were obtained from hospitals and were updated by tracking patient evacuation from the MCI locations. In combination, these data were used to construct a sophisticated web-based simulation model for use by emergency response personnel. RESULTS: The model provides information critical to the decision-making process within a matter of seconds. This includes driving times to the nearest hospitals, the trauma service level of each hospital, the location of hospitals in relation to the incident, and up-to-date hospital capacity. CONCLUSION: The dynamic and evolving nature of MCIs requires that decisions regarding prehospital management be made under extreme time pressure. This model provides tools for these decisions to be made in an informed fashion with continuously updated hospital capacity information. In addition, it permits complex MCI simulation for response and preparedness training.
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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) | 0,000 | 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 découle