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Enregistrement W4375928635 · doi:10.36740/emems202301105

COOLING THE BURN WOUND AMONG THE CHILDREN AND TEENAGERS IN THE FIREFIGHTER PRACTICE

2023· article· en· W4375928635 sur OpenAlexaboutno aff
Leszek Marzec, Łukasz Czyżewski, Łukasz Dudziński

Notice bibliographique

RevueEmergency Medical Service · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuarter (Canadian coin)Fire brigadeMedical emergencyEmergency medicineEngineeringAeronauticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: The analysis of the cases of cooling the burns by NFRS firefighters. Material and methods: The data of Decision Support System of State Fire Brigade made accessible by the State Fire Bureau of the Operation Planning was analyzed concerning cooling the burns among the children between 1.01.2019-31.12.2020. 49 incidents were analyzed in terms of the mechanism, localiza¬tion, depth, extend of the burns, season of the year and day. Results: Burns were cooled in 1211 out of 126241 casualties, including 1023 of 7616 in fires and 188 of 118625 in local threats. Burn were cooled in 49 children out of 1211 casualties- 23 in local threats and 26 in fires. Cooling burns more often concerned in thermal (45), contact burns (27), I/II (48), up to 10% TBSA (32), in boys (25), 14-17 years (18), in October (9), from 1-11 p.m. (27) and in IV quarter of the year (19). Conclusions: 1. Among the injured the minor ones with the burns are not often cases. 2. Cooling the burns is more often associated with those ones injured in the fires and in boys. 3. Among the injured up to 17 years cooling the burns is more often seen during afternoon and autumn-winter season. 4. The fire¬fighters more often cool thermal, contact, superficial ones of minor burns and concerning different parts of the body within the upper its parts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,387 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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