Rubrum Coelis: The Contribution of Real-Time Telementoring in Acute Trauma Scenarios—A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most deaths in military trauma occur soon after wounding, and demand immediate on scene interventions. Although hemorrhage predominates as the cause of potentially preventable death, airway obstruction and tension pneumothorax are also frequent. First responders caring for casualties in operational settings often have limited clinical experience. Introduction: We hypothesized that communications technologies allowing for real-time communications with a senior medically experienced provider might assist in the efficacy of first responding to catastrophic trauma. Methods: Thirty-three basic life saving (BLS) medics were randomized into two groups: either receiving telementoring support (TMS, n = 17) or no telementoring support (NTMS, n = 16) during the diagnosis and resuscitation of a simulated critical battlefield casualty. In addition to basic life support, all medics were required to perform a procedure needle thoracentesis (not performed by BLS medics in Israel) for the first time. TMS was performed by physicians through an internet link. Performance was assessed during the simulation and later on review of videos. Results: The TMS group was significantly more successful in diagnosing (82.35% vs. 56.25%, p = 0.003) and treating pneumothorax (52.94% vs. 37.5%, p = 0.035). However, needle thoracentesis time was slightly longer for the TMS group versus the NTMS group (1:24 ± 1:00 vs. 0:49 ± 0:21 minu, respectively (p = 0.016). Complete treatment time was 12:56 ± 2:58 min for the TMS group, versus 9:33 ± 3:17 min for the NTMS group (p = 0.003). Conclusions: Remote telementoring of basic life support performed by military medics significantly improved the medics' ability to perform an unfamiliar lifesaving procedure at the cost of prolonging time needed to provide care. Future studies must refine the indications and contraindications for using telemedical support.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».