A hospital mass casualty exercise using city buses and a tent as a hybrid system for patient decontamination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A hospital mass casualty simulation exercise testing feasibility of two city buses and a tent as a hybrid system for patient decontamination. DESIGN: Observational study of a single mass casualty simulation exercise involving patient decontamination SETTING: Held on May 26, 2016 at the Montreal General Hospital, a Level 1 Trauma center without a garage. PATIENTS, PARTICIPANTS: Twenty-one medical staff including nurses, doctors, and patient attendants, and 30 volunteer-simulated patients. INTERVENTIONS: The foregrounds of the hospital were cordoned off to create a single-entry point for the simulated patients that were identified as contaminated (C) by staff wearing personal protective equipment. Non-contaminated patients were directed to a separate hospital entrance. C patients were triaged in Bus 1 to determine priority for decontamination. Bus 2 served as a holding area for stable patients awaiting decontamination. Patients were decontaminated in appropriate tent sections (non-ambulatory, ambulatory male or female) and then directed to the emergency department. RESULTS: Direct observation and participant feedback suggested that buses may provide adequate shelter for C patients. However, buses had limited capacity for non-ambulatory patients, who were not easily transported inside. Furthermore, areas of improvement were identified in communication, staffing, equipment, and coordination of operations. CONCLUSIONS: The use of city buses as triage and waiting zones prior to decontamination appears feasible for centers without a garage and facing unpredictable weather conditions. Further simulations are required for fine-tuning and testing real-time unfolding of tasks, ideally during an unannounced exercise.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».