Prehospital Lessons From the War in Ukraine: Damage Control Resuscitation and Surgery Experiences From Point of Injury to Role 2
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing war in Ukraine presents unique challenges to prehospital medical care for wounded combatants and civilians. The purpose of this article is to identify, describe, and address gaps in prehospital care, casualty evacuation, and medical evacuation throughout Ukraine to share lessons for other providers. Observations and experiences of medical personnel were collected and analyzed, focusing on pain management, antibiotic use, patient assessment, mass casualty triage, blood loss, hypothermia, transport immobilization, and clinical governance. Gaps identified include limited access to pain management, lack of antibiotic guidance, inadequate patient assessment and triage, access to damage control resuscitation and blood, challenged transport immobilization practices, and challenges with clinical governance for both local and foreign providers. Improved prehospital care and casualty and medical evacuation in Ukraine are required, through increased use of empiric pain management, focused antibiotic guidance, enhanced patient assessment and triage in the form of training, access to prehospital blood, and better transport immobilization practices. A robust and active lessons learned program, trauma data capture, and quality improvement process is needed to reduce preventable morbidity and mortality in the war zone. The recommendations presented in this article serve as a starting point for improvements in prehospital care in Ukraine with potential to change prehospital training for the NATO alliance and other organizations operating in similar areas of conflict. Graphical Abstract.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».