A call to action: attention to paediatric-specific disaster preparedness
Notice bibliographique
Résumé
Natural and man-made disasters have been increasing worldwide. Six hundred natural disasters were documented worldwide in 2016 compared with 200 in 1980.1 The Global Terrorism Index score (which reflects the relative impact of terrorism incidents annually) increased ninefold from 2000 to 2015.2 With this increasing frequency of mass-casualty events globally, hospitals and their healthcare professionals (HCPs) must be ready to receive and manage a large influx of patients. Additionally, these institutions and front-line healthcare workers must be prepared to care for disaster victims of all ages, including the paediatric population, regardless of the hospitals’ typical intake patterns. In order to be best prepared, many countries across the world have developed healthcare-related disaster plans. Similar to other countries, France has developed the Organisation de la Reponse du Systeme de Sante en Situations Sanitaires Exceptionnelles plan to guide the management of mass casualties. However, this specific plan lacks explicit guidelines with respect to the management of paediatric victims; an oversight that is commonly seen in disaster plans worldwide. Children have unique anatomical, physiological and psychological aspects that increase their risk in the case of disasters.3 Consequently, paediatric disaster victims require an assessment and treatment plan different than that for adults. Therefore, there is a need, on a global level, …
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».