A Modified Delphi Study to Improve Prehospital Mass Casualty Incident Response
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Novel Integrated Toolkit for Enhanced Pre-Hospital Life Support and Triage in Challenging and Large Emergencies (NIGHTINGALE) project was awarded to a consortium to design an innovative toolkit featuring different technological solutions for prehospital mass casualty incident (MCI) response. Translational science (T) methodology was undertaken to develop evidence-based guidelines for MCI response. Method: The consortium was divided into three work groups (WGs) MCI Triage, Prehospital Life Support and Damage Control and Prehospital Processes. Each WG previously collected data through the project T1 scoping review stage to provide the foundation for the initial T2 modified Delphi draft statements to present to WG internal focus groups for content and NIGHTINGALE study objectives. Their refined statements proceeded to WG specific external focus groups for further editing to be clear and concise for the following modified Delphi consensus rounds. Final WG statements were presented to modified Delphi experts for their consensus using the STAT59 platform with instruction to rank each statement on a seven-point linear numeric scale, where 1 = disagree and 7 = agree. Consensus amongst experts was defined as a standard deviation ≤1.0. Results: After three modified Delphi rounds, 18 of 24 statements attained consensus by the MCI Triage experts, eight of 25 by the Prehospital and Life Support and Damage Control experts, and 23 of 28 by the Prehospital Processes experts. Conclusion: The three work groups will utilize consensus statements during the NIGHTINGALE project T3 phase to create evidence-based MCI response guidelines.
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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 | 0,184 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».