The next nine minutes: Lessons learned from the large-scale active shooter training prior to the STEM school shooting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As the incidence of active shooters increase, local emergency response has also changed. South Metro Fire Rescue coordinated a series of hyper-realistic active shooter simulation drills involving multiple agencies. METHODS: "The Next Nine Minutes" was one of the largest active shooter drills performed to date with 904 personnel that were trained in 18 mass casualty active shooter drills. Evaluation was from point of injury to and including care in the operating room (OR), and evaluation of real-time system logistics. RESULTS: A total of 126 patients in Cut Suits® received a total of 479 procedures such as needle decompressions, cricothyrotomies, tourniquets, wound packs, and chest tubes. Central to this exercise, law enforcement (LE) established a warm zone from the initial shooting. EMS was able to move into the facility, locate casualties, extract the first victim, move them to a casualty collection point (CCP), and transport them to safety within 12 minutes. CONCLUSIONS: Strengths and weaknesses were identified in prehospital and in-hospital care. These included what roles agencies play in a true event, specific timing in establishing areas such as the warm zone and CCP, transportation, and logistics at the accepting hospitals. Only after the barriers to success were identified and addressed did the timing of casualty movement drastically improve. Lessons learned from this training were ultimately used to save lives at the STEM School, Highlands Ranch, and Colorado Shooting. This in situ immersion training should be practiced as a whole system.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».