Management of Multi-Casualty Incidents in Mountain Rescue: Evidence-Based Guidelines of the International Commission for Mountain Emergency Medicine (ICAR MEDCOM)
Notice bibliographique
Résumé
Blancher, Marc, François Albasini, Fidel Elsensohn, Ken Zafren, Natalie Hölzl, Kyle McLaughlin, Albert R. Wheeler III, Steven Roy, Hermann Brugger, Mike Greene, and Peter Paal. Management of multi-casualty incidents in mountain rescue: Evidence-based guidelines of the International Commission for Mountain Emergency Medicine (ICAR MEDCOM). High Alt Med Biol. 19:131-140, 2018. INTRODUCTION: Multi-Casualty Incidents (MCI) occur in mountain areas. Little is known about the incidence and character of such events, and the kind of rescue response. Therefore, the International Commission for Mountain Emergency Medicine (ICAR MEDCOM) set out to provide recommendations for the management of MCI in mountain areas. MATERIALS AND METHODS: Details of MCI occurring in mountain areas related to mountaineering activities and involving organized mountain rescue were collected. A literature search using (1) PubMed, (2) national mountain rescue registries, and (3) lay press articles on the internet was performed. The results were analyzed with respect to specific aspects of mountain rescue. RESULTS: We identified 198 MCIs that have occurred in mountain areas since 1956: 137 avalanches, 38 ski lift accidents, and 23 other events, including lightning injuries, landslides, volcanic eruptions, lost groups of people, and water-related accidents. DISCUSSION: General knowledge on MCI management is required. Due to specific aspects of triage and management, the approach to MCIs may differ between those in mountain areas and those in urban settings. CONCLUSIONS: Mountain rescue teams should be prepared to manage MCIs. Knowledge should be reviewed and training performed regularly. Cooperation between terrestrial rescue services, avalanche safety authorities, and helicopter crews is critical to successful management of MCIs in mountain areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».