Impact of Point-of-Care Ultrasound on Secondary Triage: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Introduction: In mass casualty incidents, patients with apparent hemodynamic and respiratory stability might have occult life-threatening injuries. These patients could benefit from more accurate evaluations to be sorted into triage categories for the purpose of treatment and priority transport decisions. This study assessed the impact of point-of-care ultrasound (POCUS) on the accuracy of secondary triage conducted at an advanced medical post (AMP) to enhance the detection of patients who, despite their apparent clinically stable condition, had simulated occult life-threatening injuries. Objectives: To determine if a WHO EMT could potentially benefit from the utilization of POCUS to guide lifesaving interventions and priority transport decisions. Method/Description: A mass casualty simulated incident consisting of a bomb blast in a remote area was conducted with 10 simulated casualties classified as YELLOW, delayed transport per Simple Triage and Rapid Treatment (START), at the primary triage scene. Patients were evaluated by 4 physicians at an AMP. Three patients had, respectively, hemoperitoneum, pneumothorax, and hemothorax. All physicians were competent in the use of POCUS to assess trauma patients. Two of the four physicians were provided the use of POCUS. Results/Outcomes: All 4 physicians were able to suspect hemoperitoneum, but only physicians utilizing POCUS detected pneumothorax and hemothorax. Conclusion: This study suggests that POCUS-enhanced secondary MCI triage at an AMP may represent an effective methodology to accurately detect non-apparent injuries that require life-saving interventions or priority transport. Further studies with larger samples conducted in varied MCI scenarios are warranted to provide the support for the WHO EMT to adopt POCUS as triage tool.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».