Review of the requirements for effective mass casualty preparedness for trauma systems. A disaster waiting to happen?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle