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Enregistrement W7036016092

Analyse des compétences techniques et non techniques des sauveteurs au combat de niveau 3 lors des stages de médicalisation en milieu hostile au cours de l'année 2021

2022· dissertation· fr· W7036016092 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCrustacean biology and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Poison controlOccupational trainingDefense industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : la prise en charge des blessés de guerre mobilise des compétences techniques (CT) et non techniques (CNT). Les CNT sont regroupées sous le terme de Crew Ressource Management (CRM). Les CT font référence au déroulement de l’algorithme SAFE MARCHE RYAN. Les médecins et infirmiers militaires (sauveteurs au combat de niveau 3) doivent maîtriser ces compétences pour garantir à nos soldats une qualité de soins de soins optimale. Pour leur permettre de les acquérir avant projection opérationnelle, le Service de Santé des Armées s’appuie sur une simulation haute-fidélité : le stage de Médicalisation en Milieu Hostile (MédicHos).L’objectif principal de notre étude est de déterminer les facteurs associés à une meilleure performance du CRM des SC3 lors du stage MédicHos. L’objectif secondaire est la description des prises en charge réalisées.Matériels et méthodes : 47 SC3, lors de 6 stages MédicHos de l’année 2021, ont été inclus. Un questionnaire portant sur la formation initiale et continue, la pratique de la médecine d’urgence hospitalière et pré-hospitalière ainsi que sur l’expérience militaire a été rempli par chacun. Leur CRM a été évalué lors des différents scénarii par l’échelle d’Ottawa Global Rating Scale. Les CT ont été évaluées par une grille d’évaluation du MARCHE RYAN. Résultats : pour les CNT, 172 évaluations du CRM ont pu être réalisées. La pratique régulière de gardes (plus de 24 par an) ainsi que l’expérience de la prise en charge de blessés de guerre étaient significativement associées à une augmentation du score CRM indépendamment des autres facteurs analysés (12% et 1% respectivement). Pour les CT, 333 prises en charge ont été analysées. Le taux de réalisation du MARCHE (84%) est supérieur à celui du RYAN (52%). Les blessés au plus faible taux de réalisation du MARCHE RYAN sont les blessés thoraciques (59%) et neurologiques (64%). Le taux de réalisation des gestes techniques était inférieur au taux de réalisation de l’examen clinique notamment chez les blessés nécessitant une intubation oro-trachéale ou un drain thoracique.Conclusion : notre étude a permis de montrer que la pratique régulière et continue de la médecine d’urgence est essentielle à la maitrise des CNT et CT dans le cadre du sauvetage au combat. Il serait pertinent de s’intéresser aux facteurs favorisant ou empêchant cette pratique régulière.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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