An Active Shooter in Your Hospital: A Novel Method to Develop a Response Policy Using In Situ Simulation and Video Framework Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Hospital shootings (Code Silver) are events that pose extreme risk to staff, patients, and visitors. Hospitals are faced with unique challenges to train staff and develop protocols to manage these high-risk events. In situ simulation is an innovative technique that can evaluate institutional responses to emergent situations. This study highlights the design of an active shooter in situ simulation conducted at a Canadian level-1 trauma center to test a Code Silver active shooter protocol response. We further apply a modified framework analysis to extract latent safety threats (LSTs) from the simulation using ethnographic observation of the response by law enforcement, hospital security, logistics, and medical personnel.The video-based framework analysis identified 110 LSTs, which were assigned hazard scores, highlighting 3 high-risk LSTs that did not have effective control measures or were not easily discoverable. These included lack of security during patient transport, inadequate situational awareness outside the clinical area, and poor coordination of critical tasks among interprofessional team members. In situ simulation is a novel approach to support the design and implementation of similar events at other institutions. Findings from ethnographic observations and a video-based analysis form a structured framework to address safety, logistical, and medical response considerations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».