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Enregistrement W3215971536 · doi:10.1016/j.bja.2021.10.038

Review of the requirements for effective mass casualty preparedness for trauma systems. A disaster waiting to happen?

2021· review· en· W3215971536 sur OpenAlexaff
Belinda J. Gabbe, William Veitch, Anne Mather, Kate Curtis, A.J.A. Holland, David Gómez, Ian Civil, Avery B. Nathens, Mark Fitzgerald, Kate Martin, Warwick J. Teague, Anthony Joseph

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Anaesthesia · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass-casualty incidentPreparednessTriageMedical emergencyEmergency managementMultidisciplinary approachMass CasualtyMajor traumaDisaster responseMedicinePoison controlProcess managementHuman factors and ergonomicsEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass casualty incidents (MCIs) are diverse, unpredictable, and increasing in frequency, but preparation is possible and necessary. The nature of MCIs requires a trauma response but also requires effective and tested disaster preparedness planning. From an international perspective, the aims of this narrative review are to describe the key components necessary for optimisation of trauma system preparedness for MCIs, whether trauma systems and centres meet these components and areas for improvement of trauma system response. Many of the principles necessary for response to MCIs are embedded in trauma system design and trauma centre function. These include robust communication networks, established triage systems, and capacity to secure centres from threats to safety and quality of care. However, evidence from the current literature indicates the need to strengthen trauma system preparedness for MCIs through greater trauma leader representation at all levels of disaster preparedness planning, enhanced training of staff and simulated disaster training, expanded surge capacity planning, improved staff management and support during the MCI and in the post-disaster recovery phase, clear provision for the treatment of paediatric patients in disaster plans, and diversified and pre-agreed systems for essential supplies and services continuity. Mass casualty preparedness is a complex, iterative process that requires an integrated, multidisciplinary, and tiered approach. Through effective preparedness planning, trauma systems should be well-placed to deliver an optimal response when faced with MCIs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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