Emergency Medical Services Readiness and Operational Response to Terrorism Threats within Health Security Frameworks-An Updated Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Terrorism continues to pose a significant global threat, with evolving tactics that increasingly target civilian populations and infrastructure. These incidents generate complex mass casualty scenarios that place extraordinary demands on Emergency Medical Services (EMS). In addition to conventional blast, firearm, and stabbing injuries, modern terrorism encompasses chemical, biological, radiological, and nuclear (CBRN) threats, requiring expanded preparedness within health security frameworks. Aim: This review aims to examine the readiness and operational response of EMS to terrorism-related incidents, with a focus on injury patterns, responder safety, triage systems, interagency coordination, and the integration of tactical and CBRN response principles. Methods: A narrative review approach was used, synthesizing existing literature and operational experiences related to terrorism incidents. The article analyzes patterns of injury from explosive, firearm, vehicular ramming, and CBRN attacks, while evaluating established EMS response models, scene zoning, triage protocols, and tactical medical frameworks. Results: Terrorism-related incidents are associated with high injury severity, multidimensional trauma, and significant responder risk. Effective EMS response depends on scene security, structured zoning (hot, warm, and cold zones), rapid hemorrhage control, standardized triage protocols, and strong coordination with law enforcement and public health authorities. Tactical medical integration and specialized teams improve survivability while reducing responder harm. Conclusion: EMS preparedness for terrorism requires comprehensive planning, specialized training, and integrated command structures. Strengthening interagency coordination, tactical medical capability, and CBRN preparedness is essential to enhance system resilience, protect responders, and optimize patient outcomes in terrorism-related emergencies.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».