6روش # مهم برای خودروبر که باید استفاده کنید!

 

خودروبر پیش‌بینی آسیب شدید سر پس از تصادف خودروهای سبک: پیامدهای سیستم های خودکار اعلام تصادف دانیل تالمور a،∗، کیمبرلی ام. تامپسون ب، آنا تی. آر. لجدزا  _{ثامن بار} سی، رام نیرولا د بخش بیهوشی و مراقبت های ویژه، مرکز پزشکی Beth Israel Deaconess و دانشکده پزشکی هاروارد، 1 Deaconess Rd., CC470, Boston, MA 02215

عنوان مقاله	کفی خودروبر دست دوم
دپارتمان	اوج شيد
نويسنده	زهرا بهرامي
تعداد كلمات	900 كلمه
زمان مطالعه	9 دقيقه

فهرست مطالب

, United State b گروه خودرو بر سیاست و مدیریت بهداشت، دانشکده؟

گنجانده شده است، انجام شد. یک مطالعه مقطعی با؟

محفوظ است. کلمات کلیدی: ضربه به سر تصادف ؟

اورژانس به مکان ‌هایی با احتمال آسیب بالاتر؟

فهرست تصاویر

خودرو بر  1

حمل خودرو بر از تهران به شیراز   2

, United State b گروه خودروبر سیاست و مدیریت بهداشت، دانشکده؟

بهداشت عمومی هاروارد، بوستون، MA، ایالات متحده c بخش پزشکی عمومی و مراقبت های اولیه، مرکز پزشکی Beth Israel Deaconess و دانشکده پزشکی هاروارد، بوستون، MA، ایالات متحده دپارتمان جراحی، بخش .خودرو بر  1 را نشان می دهد.

• تروما/مراقبت های حیاتی، کالج پزشکی ویسکانسین، میلواکی، WI، ایالات متحده دریافت در 2 مه 2005; دریافت
• در فرم اصلاح شده 24 ژانویه 2006. پذیرش در 29 ژانویه 2006 خلاصه خودروبر تصادفات وسایل نقلیه موتوری (MVC) یک
• مشکل بهداشت عمومی است. بهبود زمان‌های اعلان و توانایی پیش‌بینی تصادف‌هایی که منجر به صدمات شدید

می‌شود، ممکن است استفاده از سیستم تروما را بهبود بخشد. این مطالعه برای توسعه و اعتبار مدلی برای پیش‌بینی آسیب شدید سر پس از MVC با استفاده از اطلاعاتی که به آسانی در یک  حمل خودروبر از تهران به شهرستان  سیستم اعلام تصادف خودکار .

گنجانده شده است، انجام شد. یک مطالعه مقطعی با؟

مجموعه‌های اشتقاق و اعتبارسنجی انجام شد. گروه از  samenbar  رانندگان وسایل نقلیه درگیر در MVC به دست آمده از سیستم نمونه‌گیری خودرو ملی (NASS) گرفته شد. پیش‌بینی‌کننده‌های کفی خودروبر دست دوم  مستقل چند متغیره آسیب شدید سر .

خودروبر  1

1. شناسایی شدند. این مدل قادر به طبقه بندی رانندگان بر اساس خطر آسیب شدید به سر بود که نشان دهنده اعتبار
2. آن است. مناطق زیر منحنی های مشخصه عامل گیرنده (ROC) 0.7928 در مجموعه مشتق و 0.7940 در مجموعه
3. اعتبار سنجی بود. ما یک مدل پیش‌بینی برای آسیب سر در MVC ایجاد کرده‌ایم. همانطور که توسعه سیستم‌های

اعلام تصادف خودکار بهبود می‌یابد، مدل‌هایی مانند این مورد برای اجازه  _{ساخت خودروبر کفی}  تریاژ آنچه که افزایش چشمگیر اعلان‌های تصادف برای پاسخ‌دهندگان پیش بیمارستانی است، ضروری خواهد بود. © 2006 Elsevier Ltd. کلیه حقوق .

محفوظ است. خودروبر کلمات کلیدی: ضربه به سر تصادف ؟

وسایل نقلیه موتوری؛ سیستم های خودکار اعلام تصادفتقریباً 42000 نفر در سال در ایالات متحده در نتیجه تصادفات وسایل نقلیه موتوری (MVC) جان خود را از دست می دهند. تخمین  حمل خودروبر از تهران به شهرستان  زده می شود 2000 تا 3000 از این .

1. مرگ و میرها را می توان از طریق بهبود در اطلاع رسانی سیستم فوریت های پزشکی به سادگی با کاهش زمان اطلاع
2. رسانی به 1 دقیقه (Evanco, 1999) پیشگیری کرد. در واقع، میانگین خودروبر   زمانی که از تصادف تا اطلاع رسانی سیستم
3. پزشکی اورژانس (EMS) برای تصادفات مرگبار می گذرد، برای MVC های روستایی به طور متوسط ​​7 دقیقه است.

مهمتر از آن، تقریباً 30 درصد تصادفات روستایی بیش از 60 دقیقه فاصله بین تصادف تا رسیدن به بیمارستان دارند در حالی که تنها 7 درصد تصادفات شهری هستند (چمپیون و کوشینگ، 1999). این تأخیرها در رسیدن به مراقبت . حمل خودروبر از تهران به شیراز   2 را نشان می شود.

های پزشکی در طول ساعت طلایی احیای تروما برای؟

بقای بیمار تروما بسیار مهم است. این خودروها همچنین مجهز به سیستم‌های ثبت داده‌های رویداد مشابه سیستم‌های موجود در هواپیما هستند که اطلاعات دقیقی از ثامن بار  موتور، مهار، باز شدن کیسه هوا، مانور و وضعیت .

• ترمز چند ثانیه قبل از تصادف ارائه می‌دهند. این دو ویژگی عناصر لازم را برای یک سیستم اعلام تصادف خودکار
• (ACNS) فراهم می‌کنند که می‌تواند اعلان به‌موقع رویداد خودروبر   تصادف و همچنین اطلاعاتی در مورد شدت تصادف و
• احتمال آسیب را فراهم کند (Champion et al., 1997, 1998, 1999a, b. ؛ قهرمان و کوشینگ، 1999). بنابراین ما از

ویژگی‌های تصادف، وسیله نقلیه و سرنشین برای d استفاده  samenbar  کردی ایجاد یک مدل احتمال برای آسیب مغزی تروماتیک ادغام چنین مدلی در سیستم‌های اعلام تصادف خودکار، توانایی بیشتری را برای اعزام مناسب پرسنل.

حمل خودروبر از تهران به شیراز   2

 اورژانس به مکان خودروبر ‌هایی با احتمال آسیب بالاتر؟

فراهم می‌کند. علاوه بر این، تصمیم گیری های بعدی تریاژ  ساخت خودروبر کفی  بیماران را از صحنه به مراکزی با سطح مناسب قابلیت های جراحی مغز و اعصاب تسهیل می کند.این تجزیه و تحلیل فقط شامل آن دسته از متغیرهایی است .

1. که می توانند به طور واقعی با فناوری موجود جمع آوری شده و به یک ACNS منتقل شوند.
2. اینها شامل متغیرهای مربوط به وسیله نقلیه، سرنشین آن و ویژگی های تصادف است
3. که توسط محققان CDS ثبت شده است.متغیرهای مرتبط با راننده شامل ویژگی های جمعیت

شناختی استاندارد (به عنوان مثال، سن،؟

جنسیت) و قد و وزن راننده بود. ما اطلاعات.

مربوط به مسمومیت احتمالی راننده را کنار؟

گذاشتیم، زیرا انتظار داریم ملاحظات قانونی.

استفاده از فناوری وسیله نقلیه را که می‌تواند؟

پ این اطلاعات را به دست آورد (مانند دستگاه تنفس‌سنجی خودرو) ممنوع کند.