Characteristics of Medical Evacuation by Train in Ukraine, 2022
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The 2022 war in Ukraine severely affected access to health care for patients in the conflict-affected regions and limited options for medical evacuation. Air transport, a common method of medical evacuation in war zones, was unsafe due to the conflict of 2 modernized military forces that were in possession of aircraft and surface-to-air weapons; therefore, Médecins Sans Frontières, in collaboration with the Ukrainian railway company and Ukrainian health agencies, addressed this by initiating medical evacuation via medically customized trains. Objective: To describe the implementation of medical evacuation trains aimed at improving the access to health care for war-affected patients. Design, Setting, and Participants: This case series describes the remodeling of 2 trains used for medical evacuation in a conflict zone during the war in Ukraine. The study was conducted from March 30 to November 30, 2022. One train had minimal adjustments and could be rapidly deployed to address the most pressing humanitarian needs, while the other underwent major structural modifications to provide intensive care capacity. The report details the medical capabilities of the trains, the organization of referrals, and operational challenges encountered. Additionally, it includes a case series on the characteristics of patients transported in the initial 8 months, based on routinely collected programmatic descriptive data of all patients transported by the medical trains. Results: In 8 months, 2481 patients (male-female ratio, 1.07; male, 1136 [46%]; female 1058 [43%]; missing data, 287 [12%]; median age, 63 years [range, 0-98 years]) were evacuated from 11 cities near the Ukrainian conflict frontline to safer areas. Initially, the trains predominantly evacuated trauma patients, but over the course of the war, the patient characteristics changed with more medical and nonacute conditions, and fewer trauma patients. The main reason for entry into the intensive care unit train carriage was for close monitoring and observation, and the main interventions performed were primarily for respiratory failure. Conclusions and Relevance: The findings of this study suggest that medical evacuation in a war zone by converted trains is possible and can improve access to health care for war-affected patients. The presence of intensive care capacity on board allows for transport of more severely ill or injured individuals. However, the target population should not be limited to trauma patients, as health care institutions affected host a much broader population whose needs and urgency for evacuation may change over time.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».