Mass Gathering Medicine Tabletop Game - A Systems Approach to a Major Planned Event, Health Services Planning
Notice bibliographique
Résumé
athletes, coaches and staff participating. These games are distinct since all athletes possess intellectual or developmental disabilities and a high prevalence of comorbidities. Methods: A prospective observational study of all patient encounters during the Games. Standardized patient encounter forms were completed by medical staff at all event venues and are reported. Results: Approximately 2,000 athletes and coaches attended and participated in 11 events over 6 days. The games were held on the University of BC campus allowing for accurate collection of all medical treatment encounters during the games. Temperatures ranged from 15-28 C (50-80 F). In total, 314 patient encounters were documented, of which 88% involved athletes. Of these, 75% were due to event related injury and 25% due to illness. There were 14 patients (5.2%) transferred to hospital for assessment and/or management, 2 via Ambulance and others via non-emergency vehicles. Track and Field competitions had the highest number of incidents of all the sporting events (29.7%), and limb extremity pain was the most common patient (chief) complaint (26.4%). Conclusion: A large scale mass participation event with athletes possessing developmental disabilities and a high prevalence of comorbidities, can be safely cared for with an appropriately designed medical support system, and not overburden local resources. This paper reviews historical injury and illness data that form the basis for planning in this population.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».