COOLING THE BURN WOUND AMONG THE CHILDREN AND TEENAGERS IN THE FIREFIGHTER PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».