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Enregistrement W2992648114 · doi:10.1503/cjs.002619

A “human-proof pointy-end”: a robotically applied hemostatic clamp for care-under-fire

2019· article· en· W2992648114 sur OpenAlexvenueno aff
Ian McKee, Jessica McKee, Brian E. Knudsen, Ryan Shelton, Tony LaPorta, Juan Wachs, Andrew W. Kirkpatrick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBleedDamage control surgeryMass-casualty incidentRobotLaw enforcementMedical emergencyMass CasualtyDamage controlControl (management)SurgeryPoison controlInjury preventionResuscitationLawArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: Providing the earliest hemorrhage control is now recognized as a shared responsibility of all members of society, including both the lay public and professionals, consistent with the Stop the Bleed campaign. However, providing early hemorrhage control in a hostile environment, such as the scene of a mass shooting, is extremely challenging. In such settings, the first access to a bleeding victim may be robotic. An all-purpose bomb robot was thus retrofitted with a commercial, off-the-shelf wound clamp and successfully applied to an extremity exsanguination simulator as a demonstration of remote robotic hemorrhage control. As this method can potentially control extremity hemorrhage, further development of the techniques, equipment and, most importantly, the guidelines and rules of engagement should continue. We suggest that in order to minimize the loss of life during an active shooter incident, the armamentarium of prehospital medical resources may be extended to include law-enforcement robots.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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