The Impact of Exposure to Previous Disasters on Hospital Disaster Surge Capacity Preparedness in Finland: Hospital disaster surge capacity preparedness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: As disasters are rare and high-impact events, it is important that the learnings from disasters are maximized. The aim of this study was to explore the effect of exposure to a past disaster or mass casualty incident (MCI) on local hospital surge capacity planning. Methods: The current hospital preparedness plans of hospitals receiving surgical emergency patients in Finland were collected (n = 28) and analyzed using the World Health Organization (WHO) hospital emergency checklist tool. The surge capacity score was compared between the hospitals that had been exposed to a disaster or MCI with those who had not. Results: The overall median score of all key components on the WHO checklist was 76% (range 24%). The median surge capacity score was 65% (range 39%). There was no statistical difference between the surge capacity score of the hospitals with history of a disaster or MCI compared to those without (65% for both, P = 0.735). Conclusion: Exposure to a past disaster or MCI did not appear to be associated with an increased local hospital disaster surge capacity score. The study suggests that disaster planning should include structured post-action processes for enabling meaningful improvement after an experienced disaster or MCI.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».