Survey of major trauma centre preparedness for mass casualty incidents in Australia, Canada, England and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mass casualty incidents (MCIs) are increasing. Trauma centres play a key role in MCIs due to their readiness and expansive multidisciplinary expertise for injury management. Previous studies have shown deficiencies in trauma centre disaster preparedness. The aim of this study was to describe the current disaster preparedness of Major Trauma Centres (MTCs) in Australia, Canada, England and New Zealand. METHODS: = 82) MTCs was undertaken. The anonymous survey collected data about disaster preparedness in nine key areas. Respondents were encouraged to consult appropriately at their centre to provide an accurate representation of their centre's preparedness. FINDINGS: Responses were received from 69 (84%) centres; 61 completed all questions. 91% had a disaster preparedness committee and 80% had an all-hazards emergency plan. 79% had held an MCI drill in the past 2 years. 54% reported a system in place to calculate maximum capacity, but testing of surge capacity was uncommon. 55% reported the presence of stored resources for an MCI and 58% had a database of staff trained in Emergency Management. 74% had a training and education plan available for staff involved in an MCI and a plan for professional debriefing of staff post-MCI, while 62% had a post-disaster employee assistance programme. Most centres had appropriate back-up communication, safety and security plans. INTERPRETATION: The disaster preparedness of MTCs was high for communication, safety and security but there was clear need for improvement in other areas including surge capacity, human resources and post-disaster recovery.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».