Słowa kluczowe
ewakuacja medyczna
pomiar parametrów życiowych
pomiar sygnałów biomedycznych
Abstrakt
Zdarzenia masowe to zdarzenia z dużą liczbą poszkodowanych. Są one elementem nieodłącznie związanym z działaniami na polu walki. Zdarzenia te charakteryzuję się przekroczeniem możliwości sił i środków ratowników obecnych na miejscu zdarzenia w danej fazie działań. Różnica w triażu stosowanym na polu walki w stosunku do triażu stosowanego w przypadku cywilnych zdarzeń o charakterze masowym wynika bezpośrednio z ich specyfiki oraz założonych celów. W artykule przedstawiono nowatorski algorytm segregacji uwzględniający wartość tzw. funkcji szans przeżycia, który jest elementem systemu wspomagania decyzji ewakuacji medycznej opartego na integracji monitoringu i analizy parametrów życiowych żołnierza z systemem zabezpieczenia medycznego.
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
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.