Mass Casualty Incidents and Disaster Participation in Real versus Simulated Events in Romania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The current study outlines some of the main particularities of both real and simulated mass casualty incidents (MCI) and disasters in Romania as reported by medical and paramedical participating personnel. Methods: A non-profit organization in Romania trained 1250 doctors, nurses and paramedics for proper MCI interventions through a dedicated programme for the last part of the year 2013. Half a year later, an email with a unique link to an online questionnaire was sent to each participant to assess their opinion over the participation in real or already simulated MCI or disasters. The questionnaire consisted of 25 specific topics, out of which only a fraction were considered for the current study. Results: Out of all participants, 145 doctors, 184 nurses and 115 paramedics provided valid answers, totaling 444 responders. Most participants were satisfied with the information about the location and type of the incident they would respond to. The amplitude of a given event is generally well anticipated under simulation conditions as compared to real events, where the amplitude tends to be higher rather than lower than expected (p=0.0082). About three quarters of participants under real or simulated events repeated or demanded repeating the information trafficked through mobile radios, almost a quarter misinterpreted the information, and almost a half reported delayed operations due to miscommunication. Conclusions: Simulations are a proper method of communication evaluation for mass casualty incidents and disasters, which can also stress the common communication issues encountered during a real MCI unfolding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».