Mass casualty incident response: Assessment of the level of preparedness among hospital pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Mass casualty incidents (MCIs) and outcomes depend on the resources of the admitting institutions and their preparedness, respectively. We assessed the preparedness of hospital pharmacists for MCIs. Materials and Methods: A cross-sectional survey was conducted among 132 pharmacists working in hospitals in Ogun State, Southwestern Nigeria, over 1 month, using a 26-item self-administered questionnaire. Data were analyzed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS, version 21). A Chi-square test was used for further analysis. P <0.05 was considered statistically significant. Results: The response rate was 79.5% (105/132). Most respondents were 26–30 years, 31.4%, had been practicing for <10 years, 44.8%, and were female, 59.0%. Overall, 42.9% of the respondents had >400 beds, 66 (62.9%), and 48 (45.7%) had general and pharmacy-specific disaster preparedness plans, respectively. Respondents agreed that the hospital committee consensus determined medications to be stocked, 64 (60.9%) and that disaster plans were mainly for natural disasters, 73 (35.4%). Only 7 (6.6%) respondents practiced mock disaster preparedness. There was a significant association between respondents’ year of practice and response on including disaster events in the institutional plan (χ 2 = 95.637, df. = 72, P = 0.033). Most respondents, 95 (90.0%), were positive (mean ± SD: 4.42 ± 0.875) about the need for analgesics during disaster events. Conclusion: Preparation for disaster preparedness was suboptimal based on the number of beds, pharmacy-specific disaster preparedness plan, and practice for mock disasters. This calls for immediate awareness to address these shortfalls through orientation, training, and retraining on preparedness for MCIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».