Observed Benefits to On-site Medical Services during an Annual 5-day Electronic Dance Music Event with Harm Reduction Services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increasing attendance and media attention, large-scale electronic dance music events (EDMEs) are a subset of mass gatherings that have a unique risk profile for attendees and promoters. Shambhala Music Festival (Canada) is a multi-day event in a rural setting with a recognized history of providing harm reduction (HR) services alongside medical care. Study/Objective This manuscript describes the medical response at a multi-day electronic music festival where on-site HR interventions and dedicated medical care are delivered as parallel public health measures. METHODS: This study was a descriptive case report. Medical encounters and event-related data were documented prospectively using an established event registry database. RESULTS: In 2014, Shambhala Music Festival had 67,120 cumulative attendees over a 7-day period, with a peak daily attendance of 15,380 people. There were 1,393 patient encounters and the patient presentation rate (PPR) was 20.8 per one thousand. The majority of these (90.9%) were for non-urgent complaints. The ambulance transfer rate (ATR) was 0.194 per one thousand and 0.93% of patient encounters were transferred by ambulance. No patients required intubation and there were no fatalities. Harm reduction services included mobile outreach teams, distribution of educational materials, pill checking facilities, a dedicated women's space, and a "Sanctuary" area that provided non-medical peer support for overwhelmed guests. More than 10,000 encounters were recorded by mobile and booth-based preventive and educational services, and 2,786 pills were checked on-site with a seven percent discard rate. CONCLUSION: Dedicated medical and HR services represent two complementary public health strategies to minimize risk at a multi-day electronic music festival. The specific extent to which HR strategies reduce the need for medical care is not well understood. Incorporation of HR practices when planning on-site medical care has the potential to inform patient management, reduce presentation rates and acuity, and decrease utilization and cost for local, community-based health services.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».