Helping Runners Under Extreme Heat: The 2017 Montreal Half-Marathon Experience
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The 2017 Montreal Half-Marathon was held on September 24th despite a record-breaking, out-of-season heatwave. The Urgences-santé Corporation (USC), Quebec’s largest emergency medical service (EMS), was tasked with coordinating and delivering prehospital response for over 15,000 runners at a time when the province’s paramedics were on strike. Aim: USC’s mission was to ensure runner safety under extreme conditions with limited staffing. In conjunction with the event’s medical teams, we implemented a new approach that oriented patients to the event’s clinic with the aim of limiting ambulance transports off-site and thus optimizing resources by promoting a “treat and release” principle. Methods: Emergency response was organized around the event’s clinic, which offered a level of care comparable to proximate emergency departments, including mass-cooling capacities. This capacity allowed us to modify provincial protocols, and thus prioritize treating patients on-site instead of transporting them to a hospital. Consequently, the prehospital response on the course could be assured with only 15 ambulances (staffed by managers) and a single team deployed at the event’s clinic, acting as transport officers. Heatstroke identification protocols were reinforced for the safety of the runners and spectators. Results: A total of 1,071 participants received medical attention, including 24 who were treated for a heat-related incident. On the course, 32 were evaluated by paramedics and 20 were transported to the event’s clinic. Only 7 patients were transferred from the clinic to a hospital, of which only one was for a heat-related incident. No deaths resulted from the race. Discussion: By anticipating and preparing for the extreme heat, the coordinated prehospital response safely reduced off-site transports, minimizing treatment delays for patients, and maximizing the use of on-site resources. We attribute this success to a strong collaboration with the race organizers, the presence of an on-site clinic, and an increase in prehospital resources.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».