International Emergency Medical Teams Training Workshop Special Report
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization's (WHO; Geneva, Switzerland) Emergency Medical Team (EMT) Initiative created guidelines which define the basic procedures to be followed by personnel and teams, as well as the critical points to discuss before deploying a field hospital. However, to date, there is no formal standardized training program established for EMTs before deployment. Recognizing that the World Association of Disaster and Emergency Medicine (WADEM; Madison, Wisconsin USA) Congress brings together a diverse group of key stakeholders, a pre-Congress workshop was organized to seek out collective expertise and to identify key EMT training competencies for the future development of training programs and protocols. The future of EMT training should include standardization of curriculum and the recognition or accreditation of selected training programs. The outputs of this pre-WADEM Congress workshop provide an initial contribution to the EMT Training Working Group, as this group works on mapping training, competencies, and curriculum. Common EMT training themes that were identified as fundamental during the pre-Congress workshop include: the ability to adapt one's professional skills to low-resource settings; context-specific training, including the ability to serve the needs of the affected population in natural disasters; training together as a multi-disciplinary EMT prior to deployment; and the value of simulation in training. AlbinaA, ArcherL, BoivinM, CranmerH, JohnsonK, KrishnarajG, ManeshiA, OddyL, Redwood-CampbellL, RussellR. International Emergency Medical Teams training workshop special report. Prehosp Disaster Med. 2018;33(3):335-338.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,135 | 0,056 |
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 ».