From Paper to Digital Medical Documentation in The Field: The Rapid Development and Deployment of the Digital Casualty Card System During a War (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accurate documentation of medical treatments for combat-injured personnel has historically posed significant challenges for prehospital medical teams. During recent US Army conflicts in Afghanistan and Iraq, only 18%-25% of casualties had any form of prehospital documentation. In the Israel Defense Forces (IDF), traditional manual and paper-based documentation has proven inefficient. During the 2014 Israel-Hamas conflict in Gaza, the completion rate for full documentation was notably low; only 11% (82/704) of casualties had casualty cards from the field. The sudden outbreak of the 2023-2024 Israel-Hamas war required an immediate re-evaluation of battlefield medical documentation practices. The IDF identified an urgent need for an innovative documentation approach to address the challenges of managing and tracking casualties in high-pressure scenarios. The integration of this system underscores the importance of real-time, robust documentation in improving continuity of care, minimizing medical error, and enhancing operational efficiency. OBJECTIVE: This study outlines the rapid development and deployment of the Digital Casualty Card System (DCCS), designed to enhance the accuracy and efficiency of field documentation by medical teams during the 2023-2024 Israel-Hamas war. METHODS: The DCCS was designed to streamline real-time medical data capture, enhance information transfer along the evacuation chain, and improve battlefield casualty care. A strategic decision was made to prioritize rapid deployment by focusing on a user-friendly, digital application, deliberately excluding advanced features such as sensor integration and real-time data transfer between echelons. This system became operational within 2 weeks of the project's initiation and comprises military-grade tablets embedded with a dedicated software application for documenting casualty status and plastic memory cards worn around the casualty's neck for data transfer between medical teams. This study uses patient data from the IDF Trauma Registry, relying on data from point of injury casualty cards (DCCS), after-action reports, and data entry by on scene and en route providers. IMPLEMENTATION (RESULTS): Overall, since the beginning of the distribution, over 700 DCCS kits were embedded in combat units, medical evacuation units, and training units. During the ground operation in Gaza, out of 2984 casualties, 1175 (39%) arrived with DCCS documentation. CONCLUSIONS: The rapid development and deployment of DCCS during the ongoing war proved to be feasible and contributed to the substantial improvements in both documentation rates and the quality of data collected in the field compared to traditional paper-based casualty cards.
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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 | 0,008 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,007 |
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 ».