Management of Cold Water-induced Hypothermia: A Simulation Scenario for Layperson Training Delivered via a Mobile Tele-simulation Unit
Notice bibliographique
Résumé
Newfoundland and Labrador (NL) has one of the highest provincial drowning rates in Canada, largely due to the many rural communities located near bodies of water. Factor in the province's cold climate (average NL's freshwater temperature is below 5.4°C)and the prevalence of winter recreational activities among the population, there exists an inherent risk of ice-related injuries and subsequent hypothermia. Oftentimes, these injuries occur in remote/rural settings where immediate support from Emergency Medical Services (EMS) may not be available. During this critical period, it frequently falls on individuals without formal healthcare training to provide lifesaving measures until help arrives. Training individuals in rural communities plays an important role in ensuring public safety. In recent years, simulation-based education has become an essential tool in medical, marine and first aid training. It provides learners with a safe environment to hone their skills and has been shown to be superior to traditional clinical teaching methods. The following case aims to train laypeople from rural settings in the immediate management of an individual who becomes hypothermic following immersion into cold water. However, reaching these individuals to provide training can be a challenge in a province with such a vast geography. To assist with overcoming this, the development of a simulation center that is portable between communities (or Mobile Tele-Simulation Unit) has occurred. By utilizing modern technology, this paper also proposes an innovative method of connecting with learners in more difficult to reach regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».