COVID-19 and British Columbia’s volunteer search and rescue workers: risk recognition and risk mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early during COVID-19, British Columbia coordinated collaboration between academic researchers, public healthcare systems, and private sector partners to focus research resources on knowledge gaps in a timely manner, avoid duplication, and identify overlooked aspects. At a collaboration symposium, it became evident that BC's volunteer search & rescue (SAR) cadre was overlooked. Objective: Our exploratory project studied volunteer SAR's operational readiness; use and perceived value of information sources; consistency in infection prevention measures among volunteer stations, and with their professional counterparts for comparable first aid medical interventions throughout the pandemic. Methods: We partnered with the 2 organizations that govern BC's volunteer SAR stations. Local station leaders completed a short confidential survey. Guidance documents issued by associations governing voluntary and professional first responders were compared. Results: Survey responses were received from 33 of 109 local stations, spanning all regions of BC. Most remained operationally ready throughout the entire pandemic (12.1% had to stand down at times). Except for 21% lacking eye protection, all had personal protective equipment commensurate with that of healthcare professionals; however, few used this PPE in a manner consistent with professional counterparts. Usage and perceived usefulness of various information sources differed. There was no communication link between the province's infection control experts and 2 volunteer SAR organizations. Conclusions: Search & rescue capability was maintained despite pandemic impacts. Results reveal strengths and opportunities for improvement in the ways volunteers are informed and protected. Infection control experts providing advice for emergency health services professional responders should remember to include their volunteer counterparts.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».