Potential military applications for a new freeze‐dried plasma
Notice bibliographique
Résumé
Hemorrhage is a leading cause of potentially preventable death in both military and civilian trauma. Current resuscitation approaches minimize crystalloids and emphasize plasma and other blood components to achieve a balanced transfusion as early as possible after injury. Owing to the nature of military operations, military medical systems must contend with great distances, degraded infrastructure, and harsh environments, as well as combat and humanitarian assistance and disaster relief (HADR) scenarios. These factors limit both patient movement and the ability to deliver blood products to the point of need. Current projections are that future military scenarios will have longer times to reach a medical treatment facility than experienced in recent conflicts, increasing the need for logistically efficient blood products. Freeze-dried plasma (FDP) is rapidly available, easy to use, and shelf-stable at room temperature, making it easier to deliver at the point of need in challenging military environments. For the past 30 years, FDP has been available in only a few countries. Where it has been available, it has become the preferred plasma for austere or military expeditionary settings. Recently, a new FDP, OctaplasLG Powder, was approved in 17 countries worldwide and for emergency use by the Canadian and United States militaries. It is expected that FDP will soon become available to many more militaries. This review discusses the importance of plasma, reassesses the potential military uses of FDP across the range of military operations, and provides a brief discussion of OctaplasLG Powder.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».