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Enregistrement W4410565833 · doi:10.1017/s1049023x2500041x

Disaster Responder Competencies for Emergency Medical Teams: A Scoping Review

2025· review· en· W4410565833 sur OpenAlexaff
Christina A. Woodward, Amalia Voskanyan, Attila J. Hertelendy, Fadi Issa, Raj Gadhia, Alison Hutton, Jamie Ranse, Jeffrey Michael Franc, Bradford A. Newbury, Janice Y. Kung, Yasmin Issa, Kiera A Newbury, Gregory R. Ciottone

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFirst responderMedical emergencyDisaster responseMedicineEmergency managementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Introduction: Historically, medical response efforts to large-scale disaster events have highlighted significant variability in the capabilities of responding medical providers and emergency medical teams (EMTs). Analysis of the 2010 Haiti earthquake response found that a number of medical teams were poorly prepared, inexperienced, or lacked the competencies to provide the level of medical care required, highlighting the need for medical team standards. The World Health Organization (WHO) EMT initiative that followed created minimum team standards for responding international EMTs to improve the quality and timeliness of medical services. At the present time however, there remains a lack of globally recognized minimum competency standards at the level of the individual disaster medical responder, allowing for continued variability in patient care. Objectives: This study examines existing competencies for physicians, nurses, and paramedics who are members of deployable disaster response teams. Method/Description: A scoping review of published English-language articles on existing competencies for physicians, nurses, and paramedics who are members of deployable disaster response teams was performed in Ovid MEDLINE, Ovid Embase, CINAHL, Scopus, and Web of Science Core Collection. A total of 3,474 articles will be reviewed. Results/Outcomes: Data to be analyzed by October 1, 2024. Conclusion: There is a need to develop minimum standards for healthcare providers on disaster response teams. Identification of key existing competencies for disaster responders will provide the foundation for the creation of globally recognized minimum competency standards for individuals seeking to join an EMT in the future and will guide training and curricula development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0230,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,417 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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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