Benefits, barriers, and limitations on the use of Hospital Incident Command System
Notice bibliographique
Résumé
Hospital Incident Command System (HICS) has been established with the mission of prevention, response, and recovery in hazards. Regarding the key role of hospitals in medical management of events, the present study is aimed at investigating benefits, barriers, and limitations of applying HICS in hospital. Employing a review study, articles related to the aforementioned subject published from 1995 to 2016 were extracted from accredited websites and databases such as PubMed, Google Scholar, Elsevier, and SID by searching keywords such as HICS, benefits, barriers, and limitations. Then, those articles were summarized and reported. Using of HICS can cause creating preparedness in facing disasters, constructive management in strategies of controlling events, and disasters. Therefore, experiences indicate that there are some limitations in the system such as failure to assess the strength and severity of vulnerabilities of hospital, no observation of standards for disaster management in the design, constructing and equipping hospitals, and the absence of a model for evaluating the system. Accordingly, the conducted studies were investigated for probing the performance HICS. With regard to the role of health in disaster management, it requires advanced international methods in facing disasters. Using accurate models for assessing, the investigation of preparedness of hospitals in precrisis conditions based on components such as command, communications, security, safety, development of action plans, changes in staff's attitudes through effective operational training and exercises and creation of required maneuvers seems necessary.
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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 | 0,019 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».