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Enregistrement W2751320083 · doi:10.7205/milmed-d-16-00271

The Value of Live Tissue Training for Combat Casualty Care: A Survey of Canadian Combat Medics With Battlefield Experience in Afghanistan

2017· article· en· W2751320083 sur OpenAlexafffundabout
Michael J. Kim, Ian Torrie, Robert Poisson, Nicholas Withers, Stephen Bjarnason, Luís Teodoro da Luz, Dylan Pannell, Andrew Beckett, Homer Tien

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensMontreal General HospitalCanadian Armed ForcesDefence Research and Development CanadaSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Armed Forces
Mots-clésPreparednessFirst responderBattlefieldMedicineMilitary medicineTraining (meteorology)Competence (human resources)Military personnelModalitiesMedical emergencyFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The optimum method for training military personnel for combat casualty care is unknown. In particular, there is debate regarding the incremental benefit of live animal tissue training (LTT) over inanimate human patient simulators (HPSs). Although both LTT and HPS are currently used for predeployment training, the efficacy of these models has not been established. MATERIALS AND METHODS: Canadian Armed Forces combat medics, deployed to Afghanistan between 2006 and 2011, were surveyed retrospectively regarding their experience with combat casualty care and predeployment training. HPSs were used to prepare these combat medics for early rotations. In later years, personnel received a combination of training modalities including HPS and LTT, using anaesthetized porcine models in accordance with appropriate animal care standards. Among those deployed on multiple rotations, there was a cohort who was prepared for deployment using only HPS training, and who later were prepared using mixed-modality training, which included LTT. We asked these medics to compare their predeployment training using HPS only versus their mixed-modality training in how each training package prepared them for battlefield trauma care. RESULTS: Thirty-eight individuals responded, with 20 respondents deployed on multiple rotations. Respondents performed life-saving skills during 89% of the rotations. Self-perceived competence and preparedness were notably higher after incorporation of LTT than after HPS alone. Of 17 respondents deployed on both early and late rotations, the majority felt the latter training was more worthwhile. In addition, almost all individuals felt that LTT should be added to HPS training. Narrative comments described multiple benefits of adding LTT to other types of training. CONCLUSIONS: Among many experienced Canadian Armed Forces personnel, LTT is considered essential predeployment preparation. Individuals who experienced only HPS training before active duty on their first combat deployment reported feeling more competent on subsequent combat deployments after the addition of live tissue models. IMPACT: There has been a movement away from the use of LTT in preparing combat medics for deployment. This article suggests that we should reconsider any decision to completely exclude Live Tissue Training as part of our training plan for combat medics. RECOMMENDATIONS: Military medical organizations should consider judiciously incorporating LTT with human patient simulation training to prepare combat medics for treating battlefield trauma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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