Using geographic rescue time contours, point-of-care strategies, and spatial care paths to prepare island communities for global warming, rising oceans, and weather disasters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To perform geographic contour analysis of sea and land ambulance rescue times in an archipelago subject to super typhoons; to design point-of-care testing strategies for medical emergencies and weather disasters made more intense by global warming and rising oceans; and to assess needs for prehospital testing on spatial care paths that accelerate decision making, increase efficiency, improve outcomes, and enhance standards of care in island nations. Methods We performed needs assessments, inspected healthcare facilities, and collected ambulance rescue times from professionals in the Bantayan Archipelago, Philippines. We mapped sea/land ambulance rescue routes and time contours. To reveal gaps, we statistically compared the fastest and slowest patient rescue times from islands/islets and barangays to the District Hospital on Bantayan Island. We developed spatial care paths (the fastest routes to care) for acute myocardial infarction, community care, and infectious diseases. We generated a compendium of prehospital diagnostic testing and integrated outcomes evidence, diagnostic needs, and public health goals to recommend point-of-care strategies that build geographic health resilience. Results We observed limited access to COVID-19 assays, absence of blood gas/pH testing for critical care support, and spatial gaps in land and airborne rescues that worsened during inclement weather and sea swells. Mean paired differences (slowest-fastest) in ambulance rescue times to the District Hospital for both islands and barangays were significant (P < 0.0001). Spatial care path analysis showed where point-of-care cardiac troponin testing should be implemented for expedited care of acute myocardial infarction. Geospatial strengths comprised distributed primary care that can be facilitated by point-of-care testing, logical interisland transfers for which decision making and triage could be accelerated with onboard diagnostics, and healthcare networks amenable to medical advances in prehospital testing that accelerate treatment. Conclusions Point-of-care testing should be positioned upstream close to homes and island populations that have prolonged rescue time contours. Geospatially optimized point-of-need diagnostics and distributed prehospital testing have high potential to improve outcomes. These improvements will potentially decrease disparities in mortality among archipelago versus urban dwellers, help improve island public health, and enhance resilience for increasingly adverse and frequent climate change weather disasters that impact vulnerable coastal areas. [350 words].
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».