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Enregistrement W4220934298 · doi:10.1503/cjs.009920

Robotically applied hemostatic clamping for care-under-fire: harnessing bomb robots for hemorrhage control

2022· article· en· W4220934298 sur OpenAlexafffundvenue
Andrew W. Kirkpatrick, Ian McKee, Brian E. Knudsen, Ryan Shelton, Anthony J. LaPorta, Juan Wachs, Jessica McKee

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesZOLL Medical CorporationUniversity of CalgaryCSL Behring
Mots-clésMedicineClampingHemostatic AgentHemostaticsRobotDamage control surgeryHemostasisMedical emergencyDamage controlSurgeryEmergency medicineIntensive care medicineResuscitationMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Early hemorrhage control after interpersonal violence is the most urgent requirement to preserve life and is now recognized as a responsibility of law enforcement. Although earlier entry of first responders is advocated, many shooting scenes remain unsafe for humans, necessitating first responses conducted by robots. Thus, robotic hemorrhage control warrants study as a care-under-fire treatment option. Methods: Two bomb disposal robots (Wolverine and Dragon Runner) were retrofitted with hemostatic wound clamps. The robots’ ability to apply a wound clamp to a simulated extremity exsanguination while controlled by 4 experienced operators was tested. The operators were randomly assigned to perform 10 trials using 1 robot each. A third surveillance robot (Stair Climber) provided further visualization for the operators. We assessed the success rate of the application of the wound clamp to the simulated wound, the time to application of the wound clamp and the amount of fluid loss. We also assessed the operators’ efforts to apply the wound clamp after an initial attempt was unsuccessful or after the wound clamp was dropped. Results: Remote robotic application of a wound clamp was demonstrated to be feasible, with complete cessation of simulated bleeding in 60% of applications. This finding was consistent across all operators and both robots. There was no difference in the success rates with the 2 robots (p = 1.00). However, there were differences in fluid loss (p = 0.004) and application time (p < 0.001), with the larger (Wolverine) robot being faster and losing less fluid. Conclusion: Law enforcement tactical robots were consistently able to provide partial to complete hemorrhage control in a simulated extremity exsanguination. Consideration should be given to using this approach in care-under-fire and care-behind-the-barricade scenarios as well as further developing the technology and doctrine for robotic hemorrhage control.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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