Point of Care Ultrasound at a Remote Multi-Day Mass Gathering: A Prospective Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Study/Objective: To evaluate whether non-medical personnel feel adequately trained and prepared to act as first responders to potential medical emergencies at a multi-day music festival. Background: Music festivals are a high-risk environment for medical presentations. Although dedicated medical services are often present at such events, non-medical volunteers and staff generally outnumber those with formal medical roles and are more likely to make the first point of contact with attendees in distress. Preparation for foreseeable emergencies makes sound safety sense, and more recently litigation has also underscored its importance in minimizing liability. Using the chain of survival model, the provision of timely first responder care by appropriately trained personnel has the best chance of affecting outcomes by minimizing morbidity, mortality, liability and impact on local health care infrastructure. Methods: This study used an online survey provided to 2,200 non-medical staff and volunteers, at the 2016 edition of a weeklong electronic dance music event for 15,000 attendees. Results: A total of 369 personnel participated, of that 87% had direct contact with festival attendees and 85% had some form of formal first aid training. However, only 51% of this training was up to date, 19% had no CPR training at all, and 49% of those who had did not consider it up to date. A majority of respondents felt first aid training would benefit attendees, but that it should not be a requirement for their position. Respondents were receptive to basic and advanced training free of cost. Most felt comfortable acting as a first responder in scenarios dealing with unconscious, agitated, non-breathing or pulseless patients. Conclusion: Preparation of non-medical personnel for medical emergencies at music festivals can potentially increase safety and minimize negative outcomes. Such personnel appear comfortable with first response roles but may need help in maintaining training currency. Results may be applicable to other event types.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».