Tytuł artykułu
Autorzy
Treść / Zawartość
Pełne teksty:
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Mass events are incidents involving a large number of casualties. They are an integral part of combat operations. These events are characterized by exceeding the capabilities of the rescuers present at the scene during a specific phase of the operation. The difference in triage applied in combat compared to triage used in civilian mass events is directly related to their specific nature and intended objectives. The article presents an innovative segregation algorithm that takes into account the value of the so-called "survival function," which is a component of a medical evacuation decision support system based on the integration of monitoring and analysis of soldier's vital parameters with the medical security system.
Rocznik
Tom
Strony
46--59
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Military University of Technology, Warsaw, Poland
autor
- Military Institute of Medicine – National Research Institute, Warsaw, Poland
autor
- Military Institute of Medicine – National Research Institute, Warsaw, Poland
autor
- Military Institute of Medicine – National Research Institute, Warsaw, Poland
autor
- Military Institute of Medicine – National Research Institute, Warsaw, Poland
autor
- Military Institute of Medicine – National Research Institute, Warsaw, Poland
Bibliografia
- 1. Owczuk R., Anestezjologia i intensywna terapia, PZWL Wydawnictwo Lekarskie, Warszawa, 2021
- 2. Szczeklik A., Gajewski P., Podręcznik chorób wewnętrznych, Medycyna Praktyczna, Kraków, 2014
- 3. Williams B. et al., Wytyczne ESC/ESH dotyczące postępowania w nadciśnieniu tętniczym, Nadciśnienie Tętnicze w Praktyce, 2018, 4(2), 49-142
- 4. Dobrowolski A., Oskwarek P., Rokicki S., Wiktorzak P., Łubkowski P., Murawski P., System automatycznego wsparcia triażu wykorzystujący algorytm drzewa decyzyjnego i funkcję szans przeżycia, Biuletyn WAT, 2022, 71(3), 31-67
- 5. Pollaris G., Sabbe M., Reverse triage: more than just another method, European Journal of Emergency Medicine, 2016, 23(4), 240-247
- 6. Łubkowski P., Krygier J., Sondej T., Dobrowolski A., Apiecionek Ł., Znaniecki W., Oskwarek P., Decision support system proposal for medical evacuations in military operations, Sensors, 2023, 23
- 7. Mello F.C. et al., Predicting smear negative pulmonary tuberculosis with classification trees and logistic regression: a cross-sectional study, BMC Public Health, 2006, 6(43), 1-8.
- 8. Zhang H., Holford T., Bracken M.B., A tree-based method of analysis for prospective studies, Statistics in Medicine, 1996, 15(1), 37-49
- 9. B. Wójtowicz, A.P. Dobrowolski, K. Tomczykiewicz, Fall detector using discrete wavelet decomposition and SVM classifier, Metrology and Measurement Systems, 2015, 22(2), 303-314
- 10. A. P. Dobrowolski, M. Suchocki, K. Tomczykiewicz, E. Majda-Zdancewicz, Classification of auditory brainstem response using wavelet decomposition and SVM network, Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2016, 36(2), 427-436
- 11. P. Stasiakiewicz, A.P. Dobrowolski et al., Automatic classification of normal and sick patients with crackles using wavelet packet decomposition and support vector machine, Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 67, 1-13
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-94583dd0-13a4-4702-9518-a13ff081ac0b