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Enregistrement W4409381438 · doi:10.4103/ijph.ijph_1397_23

Taking Flight to Save Lives: The Urgent Need for Air Ambulances in India

2025· article· en· W4409381438 sur OpenAlexaboutno aff
Vishal Karmani, Tapasvi Puwar, Jimeet Soni

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical emergencyMedicineAeronauticsEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, In India, delivering timely health care remains challenging due to its geographical vastness. Access to timely and optimal care during the “golden hour,” is crucial for addressing strokes, heart attacks, or road traffic accidents and is pivotal in India’s goal of achieving Universal Health Coverage (UHC) by 2030. Despite efforts, the strain of these emergencies demands prompt patient transportation via air ambulances. Ensuring the availability of air ambulances and prioritizing tribal and hard-to-reach locations, considering limited geographic access will help save lives and achieve UHC. In 2019, stroke cases in India rose to 1.29 million, resulting in 0.69 million deaths, while road traffic accidents attributed to over 173,000 deaths.[1,2] Emergency transport in India is mainly provided through equipped, road-based vehicles called 108 ambulances. However, delays in reaching tribal or hard-to-reach areas contribute to adverse health outcomes affecting populations.[3] To address this, air ambulances, fixed-wing aircraft or helicopters, offer a quicker and more efficient mode of transportation in areas with limited road access, thus providing timely access to health-care services. The air medical transport system is a valuable asset in reducing the time required for treatment to patients suffering from stroke and trauma. It reduces over 40 min of travel time reaching inaccessible areas and offers specialized health-care equipment and skilled personnel.[4] India can draw inspiration from successful air ambulance models worldwide. US, Canada, and Australia have well-established air ambulance networks as well as some South Asian countries such as Nepal, Sri Lanka, and China who have been operating air ambulance services for over a decade. In India, private hospitals and agencies offer air medical transport services, primarily focusing on international patient transfers in cities such as Delhi, Mumbai, and Bengaluru. Rishikesh, a city in India, will be first to start public-funded air ambulance services in the coming years at All India Institute of Medical Sciences providing services within 150 km.[5] Establishing air ambulance services across India targeting inaccessible locations is crucial because the potential cost of not implementing such services outweighs the cost of delayed medical care. Timely access reduces the burden of hospital stays and intensive medical treatments, thereby reducing the mortality rate of the country. Operationalizing air ambulances can be achieved through public–private partnership by leveraging the preexisting air ambulances in the private sector. Increasing fund allocation to health care for air ambulance and integrating telemedicine will enhance quality of care during transit. Investing in training can build a workforce ready to tackle medical emergencies with precision. In conclusion, a robust air ambulance network is necessary to ensure timely management during medical emergency. India can draw inspiration from other nations to develop a sustainable and effective air ambulance system that ensures prompt medical care during the golden hour. Air ambulance services must be prioritized to those who lack access to services through increased investments in health-care services, thus ultimately achieving UHC. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,311 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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