Resiliency of the Ontario health care system to care for casualties due to conflict with a near-peer adversary: A population-based modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The threat of conflict between near-peer adversaries provides unique challenges to any health care system. As evidenced by the Ukraine-Russia conflict, sustained combat across broad geographic areas has led to a large number of casualties. Furthermore, the utilization of thermobaric and incendiary weapons has been associated with high proportions of combined multisystem blunt, penetrating, thermal, and blast injuries. The management of large volume of casualties with complex injuries will require significant resources. Military and civilian health care systems that may face a sustained and large evacuation of casualties to the homeland for definitive and rehabilitative care must plan accordingly. METHODS: Actual health care resource utilization was calculated between January 1, 2017, and March 31, 2023, in Ontario, Canada, through analyses of population-based administrative data sets. Existing hospital resources were stratified into ward, intensive care (ICU), burn care, and rehabilitation and expressed as mean weekly bed days. We then modeled the weekly addition of evacuated casualties into the health care system with the outcome expressed as added capacity required assuming civilian standard of care would be maintained. Clinical scenarios, which vary in patient volume (84, 140, 280, and 560 new patients/week) and duration (4, 12, 26, and 52 weeks), were modeled. Models were limited to trauma centers or the entire health care system. RESULTS: Added trauma center ward and/or ICU capacity peak requirements ranged from +3% in short low-volume scenarios to +25% in long very high-volume scenarios (+1% to +9% respectively when the entire system was modeled). Rehabilitation capacity would require larger increases ranging from +4% to +37%. However, added burn capacity required ranged from +159% to +1,200% of existing capacity. DISCUSSION: Given that Ontario hospitals (ICU, burn, ward, and rehabilitation) typically run close to or exceed their funded capacity, additional casualty volumes will require new resources and innovative strategies to manage patient flow. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and Epidemiological; Level III.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».