Decontamination effectiveness and the necessity of innovation in a large-scale disaster simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chemical, biological, radiologic, nuclear, and explosive (CBRNE) events threaten the health and integrity of human populations across the globe. Effective decontamination is a central component of CBRNE disaster response. OBJECTIVE: This paper provides an objective determination of wet decontamination effectiveness through the use of a liquid-based contaminant proxy and describes the mobilization and adaptation of easily available materials for the needs of decontamination in pediatric victims. METHODS: In this in-situ disaster simulation conducted at a pediatric hospital, decontamination effectiveness was determined through a liquid-based contaminant proxy, and standard burn charts to systematically estimate affected total body surface area (TBSA) in 39 adult simulated patients. Two independent raters evaluated TBSA covered by the contaminant before and after decontamination. RESULTS: On average, simulated patients had 59 percent (95 percent CI [53, 65]) of their TBSA covered by the simulated contaminant prior to decontamination. Following a wet decontamination protocol, the average reduction in TBSA contamination was 81 percent (95 percent CI [74, 88]). There was high inter-rater reliability for TBSA assessment (intraclass correlation coefficient = 0.83, 95 percent CI [0.68, 0.92]. A modified infant bath was tested during the simulated decontamination of infant mannequins and thereafter integrated to the local protocol. CONCLUSION: Wet decontamination can remove more than 80 percent of the initial contaminant found on adult simulated patients. The use of a liquid-based visual tool as a contaminant proxy enables the inexpensive evaluation of decontamination performance in a simulated setting. This paper also describes an innovative, low-cost adaptation of a local decontamination protocol to better meet pediatric needs.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».