Volunteer First Responders for Optimizing Management of Mass Casualty Incidents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rapid response to a trauma incident is vital for saving lives. However, in a mass casualty incident (MCI), there may not be enough resources (first responders and equipment) to adequately triage, prepare, and evacuate every injured person. To address this deficit, a Volunteer First Responder (VFR) program was established. METHODS: This paper describes the organizational structure and roles of the VFR program, outlines the geographical distribution of volunteers, and evaluates response times to 3 MCIs for both ambulance services and VFRs in 2000 and 2016. RESULTS: When mapped, the spatial distribution of VFRs and ambulance stations closely and deliberately reflects the population distribution of Israel. We found that VFRs were consistently first to arrive at the scene of an MCI and greatly increased the number of personnel available to assist with MCI management in urban, suburban, and rural settings. CONCLUSIONS: The VFR program provides an important and effective life-saving resource to supplement emergency first response. Given the known importance of rapid response to trauma, VFRs likely contribute to reduced trauma mortality, although further research is needed in order to examine this question specifically. (Disaster Med Public Health Preparedness. 2019;13:287-294).
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».