The current status of disaster preparedness in Canadian trauma centers
Notice bibliographique
Résumé
Mass casualty incidents (MCIs) put substantial stress on loco-regional resources, and trauma centers are critical to responding to these events. Our previous evaluation of Canadian centers helped to identify several weaknesses in disaster responsiveness. In this analysis, we determined the current state of MCI readiness across Canada and how this has changed over time. A multinational cross-sectional survey-based study on MCI preparedness was performed, including 24 Canadian trauma centers. Surveys were completed anonymously online by representatives of each facility. Responses from Canadian centers were examined and compared to previous findings to assess temporal changes in institutional capacity. Fifteen (63%) trauma centers responded, 100% of which had a disaster committee. Sixty percent had a single all-hazards emergency plan, and 71% performed a practice drill in the last two years. Sixty-two percent had communications systems designed to function during an MCI. Ninety-two percent had a triage system in place, and 54% of centers could monitor surge capacity. Half (54%) reported back-up systems for survival essentials, but the capability for prolonged operation during a disaster was limited. A minority (15%) had a database denoting staff with emergency training, although half (54%) had disaster training programs. Comparison to past data showed an increased prevalence of committees dedicated to disaster preparedness and disaster drills but worsened external stakeholder representation and poor ability to provide a prolonged response to crises. Our results demonstrate that MCI preparedness is a growing focus of Canadian trauma centers, but that there are deficiencies that remain unaddressed. Future efforts should focus on these vulnerabilities to ensure the provision of a robust disaster response. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3b (prevalence study, limited population).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».