Benefits of RFID Technology in the Provision of Medical Services at Mass Gathering Events
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Radiofrequency Identification (RFID) is becoming a ubiquitous technology that provides methods of tracking and organizing complex processes, and has had previously described benefits when used in medical and clinical situations such as disaster and mass casualty incidents. However, the potential benefits of this technology have not yet been examined or applied to mass gathering events such as music festivals using the medical lens. Method: RFID at music festivals was observed and characterized at a Canadian multi-day festival through a combination of (1) observation of real world application of the use of RFID-enabled attendee wristbands and (2) the development of a proposed implementation framework using expert input in event medical care, public health, festival safety and event organization. Potential roles for RFID technology in enhancing attendee safety, facilitating event medical care and collaborating with other on-site services, and promoting research agendas for these unique events were explored. Results: Observed and theoretical roles for RFID fell into four main domains: (1) the presence of important encoded personal health data and contacts specific to individuals that would be accessible in case of an emergency, (2) the unique, anonymous identification of attendees who access (and re-access) medical as well as other services, including during handovers between these services, (3) support for any larger public health research projects aimed at understanding the behaviors and flow of attendees, including recreational substance use and related harm reduction efforts, and (4) the storage of festival-tailored data throughout the event on RFID-enabled wristbands (eg previous medical visit details, self-entered substance use history, etc). Conclusion: The use of RFID at music festivals has clear benefits. It allows for the dynamic access and retrieval of important data that can aid safety and support the provision of timely and tailored medical care. Security and privacy issues need consideration where attendee data is concerned.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».