Assessment of Hospital Disaster Readiness: A Tertiary Care Teaching Hospital Experience
Notice bibliographique
Résumé
preparedness consisting of tabletop drills and disaster simulation.Based on the Incident Command System (ICS) framework, our system prepares medical providers to respond independently to country level disasters.Background: Disaster response remains an important component of emergency preparedness internationally.To this end, the Incident Command System (ICS) provides a standardized approach to the command, control and coordination of emergency response.Methods: A two-day workshop was conducted with medical providers in Bangalore, India that used serial disaster simulations to improve disaster response using the Incident Command System (ICS).Through increasing responsibility and selfdirected tabletops, the participants (doctors, medical students, nurses and police) gained the skills to respond independently to a simulated countrywide disaster.After the exercise, they were asked to grade the usefulness of simulation and lectures.Results: Forty-four providers responded to the questionnaire, all of which (n = 44, 100%) recommended the course.They graded the final disaster drill as most useful (n = 36, 82%) and also graded lectures from topic experts as useful (n = 36, 83%).Based on qualitative written feedback, participants felt drills helped them in communication and leadership.Conclusion: This novel teaching modality, using simulation and tabletop drills is an effective tool to teach the Incident Command System (ICS) to medical providers.Participants felt they benefitted from training and would respond better to future disasters.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».