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Enregistrement W4221035642 · doi:10.1093/jbcr/irac012.170

542 Mobile Burn Response Teams: A Scoping Review

2022· review· en· W4221035642 sur OpenAlexaff
Danielle Fuchko, Kathryn King‐Shier, Vincent Gabriel

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMass-casualty incidentTriageCINAHLMedical emergencyDisaster responseMEDLINEScopusDisaster medicineHealth careOccupational safety and healthSpecialtyEmergency managementPoison controlSuicide preventionNursingPsychological interventionFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Advancements in the treatment of burns have reduced morbidity. However, the resources needed to deliver up-to-date care may be overwhelmed by mass casualty disasters. In 2021, the World Health Organization (WHO) recommended that countries prepare teams of deployable burn experts to assist with responding to a mass casualty disaster including burn patients. The aim of this scoping review was to identify existing literature regarding burn management mobile response team organization, describe the reported effectiveness of these teams, identify challenges in adopting the WHO recommendations and consider how the recommendations may be evolved. Methods We conducted a scoping review of all literature types published up to February 2021. Searches of MEDLINE, EMBASE, Scopus, and CINAHL databases were conducted to identify reports informing or reporting the use of mobile burn care specialty teams that respond to events resulting in multiple burn-injured victims, including pediatric victims and military response to civilian events. Results Of 5,737 identified reports, 24 publications were reviewed. Three distinct types of mobile burn response teams were identified: 1) teams organized by burn care networks; 2) government-organized medical disaster teams with burn-specific experts, and 3) the US Army Burn Flight Team. Teams have responded to events such as terrorist attacks by providing specialized burn supplies and personnel. Mobile burn response teams have demonstrated expert triage and stabilization advantages but are limited by the number of deployable specialists. A challenge in deploying a mobile team is the removal of experts from a burn centre. Conclusions Although the WHO recommends increasing the number of mobile burn response teams available around the world, few countries have implemented this recommendation. A hybrid model where responders on scene communicate with burn centre experts to manage triage may address these challenges.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0220,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,358
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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