The use of drones for the delivery of diagnostic test kits and medical supplies to remote First Nations communities during Covid-19
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
BACKGROUND: Health care inequity in remote and rural Indigenous communities often involves difficulty accessing health care services and supplies. Remotely Piloted Aircraft Systems, or drones, offer a potentially cost-effective method for reducing inequity by removing geographic barriers, increasing timeliness, and improving accessibility of supplies, equipment, and remote care. METHODS: We assessed the feasibility of drones for delivery of supplies, medical equipment, and medical treatment across multiple platforms, including drone fleet development and testing; payload system integration (custom fixed-mount, winch, and parachute); and medical delivery simulations (COVID-19 test kit delivery and return, delivery of personal protective equipment, and remote ultrasound delivery and testing). RESULTS: Drone operational development has led to a finalized, scalable fleet of small to large drones with functional standard operating procedures across a range of scenarios, and custom payload systems including a fixed-mount, winch-based and parachute-based system. Simulation scenarios were successful, with COVID-19 test swabs returned to the lab with no signal degradation and a remote ultrasound successfully delivered and remotely guided in the field. DISCUSSION/CONCLUSIONS: Drone-based medical delivery models offer an innovative approach to addressing longstanding issues of health care access and equity and are particularly relevant in the context of SARS-CoV-2.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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