Air Crash Investigation: Pattern of Spinal Injuries, Management During the COVID-19 Pandemic, and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal injuries following an air crash can be fatal, and recognizing the patients who need immediate attention and early management could save those patients from ending up with lifelong disabilities and other consequences. However, taking appropriate actions in a pandemic situation presents additional challenges. We present our report of air crash victims with spinal injuries, along with their patterns, morphology, management, and outcomes during the COVID-19 pandemic. METHODS: An analysis was performed on the spinal injuries of victims of the Boeing 737 crash landing at the Karipur Airport (Calicut International Airport, Kerala, India) who were treated at a tertiary care referral hospital in August 2020. Details of the initial triage, patterns of injury, morphologies, mechanisms, management principles, and outcomes at 9 months postinjury were recorded and analyzed. RESULTS: Of the 47 patients received at our center, 44 survivors were triaged and 13 patients (29.5%) were identified to have spinal injuries of varying severities. The majority of the injuries were chance fractures at the lumbar level, followed by burst and compression fractures. A total of 6 patients underwent surgery, following all COVID-19 guidelines based on priority. All survivors had positive outcomes with our management. No complications such as secondary infections, worsening of neurological deficits, or implant failures were recorded. CONCLUSION: A high incidence of spinal injuries is seen in air crash victims. Early prioritized surgical management in selected patients provides excellent outcomes. Disaster management during a pandemic situation is a difficult task, where proper planning and execution is necessary to provide optimal results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».