Effect of special operational forces surgical resuscitation teams on combat casualty survival: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: The most common cause of preventable death on the conventional battlefield or on special operations force (SOF) missions is hemorrhage. SOF missions may take place in remote and austere locations. Many preventable deaths in combat occur within 30 min of wounding. Therefore, SOF damage control resuscitation (DCR) and damage control surgery (DCS) teams may improve combat casualty survival in the SOF environment. OBJECTIVE: To determine the effect of SOF DCR and DCS teams on combat casualty survival. Also, to describe commonalities in team structure, logistics, and blood product usage. DESIGN: A narrative review of the English literature used a Medline and Embase search strategy. The authors were contacted for more details as required. The risk of bias was assessed using the Cochrane Collaboration's ROBINS-I tool. Pooling of data was not done to the heterogeneity of studies. RESULTS: Weak evidence was identified showing a clinical benefit of SOF DCR and DCS teams. Conflicting evidence from less rigorous studies was also found. The overall risk of bias using ROBINS-I was serious to critical. Several commonalities in team structure, training, and logistics were found. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: There is conflicting evidence regarding the effect SOF DCR and DCS teams have on combat casualty survival. There is no strong evidence that SOF DCR and DCS teams cause harm. More robust data collection is recommended to evaluate these teams.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».