Gaps in Prehospital Care for Patients Exposed to a Chemical Attack – A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The survivability of mass casualties exposed to a chemical attack is dependent on clinical knowledge, evidence-based practice, as well as protection and decontamination capabilities. The aim of this systematic review was to identify the knowledge gaps that relate to an efficient extraction and care of mass casualties caused by exposure to chemicals. METHODS: This systematic review was conducted from November 2018 through September 2020 in compliance with Cochrane guidelines. Five databases were used (MEDLINE, Web of Science Core Collection, Embase, Cochrane, and CINAHL) to retrieve studies describing interventions performed to treat victims of chemical attacks (protection, decontamination, and treatment). The outcomes were patient's health condition leading to his/her stabilization (primary) and death (secondary) due to interventions applied (medical, protection, and decontamination). RESULTS: Of the 2,301 papers found through the search strategy, only four publications met the eligibility criteria. According to these studies, the confirmed chemical poisoning cases in acute settings resulting from the attacks in Matsumoto (1994), Tokyo (1995), and Damascus (2014) accounted for 1,333 casualties including 11 deaths. No study reported comprehensive prehospital clinical data in acute settings. No mention was made of the integration of specialized capabilities in medical interventions such as personal protective equipment (PPE) and decontamination to prevent a secondary exposure. Unfortunately, it was not possible to perform the planned meta-analysis. CONCLUSIONS: This study demonstrated gaps in clinical knowledge application regarding the medical extraction of casualties exposed during a chemical attack. Further research is required to optimize clinical practice integrating mixed capabilities (protection and decontamination) for the patient and medical staff.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».