Invoking the “expectant” triage category: Can we make the paradigm shift?
Notice bibliographique
Résumé
Medical triage is the process of determining the priority of patients' treatments based on the severity of their condition. Triage provides the healthcare provider the ability to identify the most urgent cases first, with the goal of maximizing each individual patient's outcome. When resources are challenged, such as in a disaster, the healthcare provider's goal becomes to maximize overall population survival. In this context, the triage process must identify patients who require resources urgently, as well as those who have the best chance of survival. The revised triage process must include an "expectant management" category, to identify patients for whom further resuscitation is delayed, as they have a poor chance of survival and require significant resources. The paradigm shift that is required in these circumstances can be challenging for pediatric healthcare providers. Many may find themselves unable to change the decision-making process that would favor overall survival and best outcome for the most members of a population, while potentially not addressing the most sick or injured because they have low chances of survival. We hypothesized that participating in a multiprofessional ethics-based educational session regarding making difficult triage decisions may improve participants' perceived ability to use the "expectant" triage category in a disaster setting. Participants took part in an ethics-based educational session and completed a pre- and postsurvey. Results demonstrated a significant change in the participants' self-perceived comfort level using the disaster triage tools and improved their confidence to use the expectant triage category in a disaster setting.
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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 | 0,047 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».