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Enregistrement W4386046973 · doi:10.1093/milmed/usad318

Analysis of Military–Civilian Patient Handoff at Vista Forge Multi-Agency Nuclear Disaster Exercise 2022

2023· article· en· W4386046973 sur OpenAlexaff
Terri Davis, Cara Taubman, Lenard Cheng, Marc-Antoine Pigeon, Latoya Storr, Georgina Nouaime, Heejun Shin, Kathryn M. Vear, Robert Obernier, Gregory R. Ciottone

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageMedical emergencyMass-casualty incidentMilitary personnelMedicineAgency (philosophy)Emergency medical servicesDisaster medicinePoison controlSuicide preventionPolitical scienceLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The leadership of Vista Forge 2022 requested evaluation of the handoff process between military assets and civilian emergency medical services (EMS) providers by the Beth Israel Deaconess Fellowship in Disaster Medicine (BIDMF). Vista Forge was a multi-agency military-civilian full-scale disaster exercise coordinated by the U.S. Military. The exercise, held in Atlanta, Georgia, simulated response to a nuclear bomb in an urban setting by military and civilian disaster teams. MATERIALS AND METHODS: BIDMF had several two-person teams who monitored handoff procedures between military assets after decontamination and civilian emergency medical services providers during the exercise evaluation. RESULTS: A verbal handoff between military and civilian entities was usually not done. Triage tags placed on mannequins before decontamination remained attached to the bodies and were sent with them to civilian hospitals. Triage tags were generic military forms without specific radiation or chemical exposure information. Not all decontamination groups had the same medical capabilities, and in a disaster it is unclear how these teams would manage medical emergencies. CONCLUSIONS: Future studies should develop a standardized handoff procedure to be used in mass casualty situations, and trial it in future multi-agency disaster exercises. Radiation specific triage tags should be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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