The Canadian Armed Forces medical response to Typhoon Haiyan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the setting of international disaster response, an important challenge is determining when it is appropriate to withdraw deployed assets as the acute disaster response transitions to recovery and rebuilding. We describe our experience with realtime data collection during our medical response to Typhoon Haiyan as a means to guide military aid mission parameters. METHODS: The operational medical headquarters prospectively developed a database for use in this mission. Mobile medical teams (MMTs) were deployed to provide primary care, and the nurse designated to each MMT was responsible for entering and transmitting data daily to the medical headquarters. Data collected included the MMT location, basic patient demographics, the primary reason for the encounter and any treatment provided. These encounters were then classified as disaster, acute or chronic. RESULTS: Between Nov. 16 and Dec. 16, 2013, medical care was provided to 6596 local nationals; 238 (3.6%) had disaster-related illness or injury, 4321 (65.5%) had acute postdisaster medical conditions and 2037 (30.9%) sought medical care for chronic conditions. Of the 257 patients with traumatic injuries, 28 (11%) had disaster-related injuries and 214 (83%) had acute injuries that occurred postdisaster. CONCLUSION: The data collected during the mission to the Phillippines was compiled with performance metrics from the other Disaster Assistance Response Team components to help advise the Canadian government regarding mission duration. We recommended that data collection continue on all future missions and be modified to provide further information to larger disaster coordination teams, such as the United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs.
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.
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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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