MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386503271 · doi:10.1017/s1049023x23006337

Sudden-Onset Disaster Mass-Casualty Incident Response: A Modified Delphi Study on Triage, Prehospital Life Support, and Processes

2023· review· en· W4386503271 sur OpenAlexaff
Joseph Cuthbertson, Eric S. Weinstein, Jeffrey Michael Franc, Peter Jones, Hamdi Lamine, Sabina Magalini, Daniele Gui, Kristina Lennquist, Federica Marzi, Alessandro Borrello, Pietro Fransvea, A. Fidanzio, Carlos Yáñez, Gerhard Achaz, Bob Dobson, Nabeela Malik, Michael Neeki, Ronald G. Pirrallo, Rafael Castro Delgado, Giacomo Strapazzon, Marcelo F. Dell’Aringa, Hermann Brugger, Chaim Rafalowsky, Marcello Marzoli, Giovanni Fresu, Knut Magne Kolstadbraaten, Stenn Lennquist, Jonathan Tilsed, Ilene Claudius, Piyapan Cheeranont, Rachel Callcut, Miklosh Bala, Anthony Kerbage, Luís Vale, Norman Philipp Hecker, Roberto Faccincani, Luca Ragazzoni, Marta Caviglia

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésTriageMass-casualty incidentDelphi methodMass CasualtyMedical emergencyAdvanced life supportPsychological interventionMedicineDelphiEmergency medical servicesLife supportEmergency responsePoison controlSuicide preventionEmergency medicineNursingComputer scienceIntensive care medicineResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application and provision of prehospital care in disasters and mass-casualty incident response in Europe is currently being explored for opportunities to improve practice. The objective of this translational science study was to align common principles of approach and action and to identify how technology can assist and enhance response. To achieve this objective, the application of a modified Delphi methodology study based on statements derived from key findings of a scoping review was undertaken. This resulted in 18 triage, eight life support and damage control interventions, and 23 process consensus statements. These findings will be utilized in the development of evidence-based prehospital mass-casualty incident response tools and guidelines.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,273 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePrehospital and Disaster MedicineMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207