在大规模伤亡事件中，由于在极短的时间内，伤亡人数会远远超过医疗急救单位的救治和转运能力，因此对伤病员检伤，迅速将伤病员按照伤情的轻重缓急进行分类，不仅可以有效利用有限的医疗资源，还可以提高伤员的救治成功率。随着人工智能（AI）和增强现实技术（AR）的出现，智能眼镜被开发和应用于不同场景，并在医疗领域也取得了显著成果。本文着重介绍了智能眼镜在大规模伤亡事件检伤分类中发挥的作用和优势，提出了智能眼镜在应用中存在的问题；同时对智能眼镜在检伤分类中的发展现状进行了比较详细的阐述，讨论智能眼镜在院前检伤分类中的应用趋势和发展方向。

拥挤踩踏事件多发生在大规模人群聚集活动，这些聚集活动常常涉及宗教、文化、运动、娱乐及政治等，包括：群体性宗教朝拜、大型体育赛事、大型音乐会、大型节庆活动及群体聚集性示威等；大规模人群聚集既可以是有组织的，也可以是自发性。大规模人群聚集存在拥挤踩踏意外事件及其他灾难事件风险，可导致严重群体伤亡事件。拥挤踩踏事件医疗应急预案是大规模人群聚集活动启动前必备条件，评估拥挤踩踏事件发生人群伤亡机制与死亡原因，建立救治、尤其是心肺复苏策略与技术路径，以期避免或减少人员伤亡。

快速准确的检伤分类能有效提高大规模伤亡事件中的伤员救治能力,随着人工智能技术的蓬勃发展,智能眼镜被用于该领域并取得重要进展.本文简述了智能眼镜的概念,着重探究了智能眼镜在大规模伤亡事件救援中的优劣势,以期更好地指导应急医疗救援工作.

目的 对院前急救中的关键连续因素进行定量分析,模拟医疗资源的运用调度流程,并反映大规模伤亡事件下伤病员流及院前急救的复杂适应性机制.方法 运用Anylogic软件构建基于多智能体仿真(ABMS)、系统动力学(S D)和离散事件仿真(DES)的混合建模仿真系统.结果 建立了基于SD的伤病员流结构模型、基于ABMS的院前急救资源配置模型、基于DES-SD的院前急救排队模型.通过仿真发现,相关耗时数据与日常接送伤员历史数据两者的平均耗时差异无统计学意义.结论 基于混合建模方法的城市院前急救系统,可以用于应急医学救援方案策略的优化,能够促进灾害应急医学救援决策科学性与精确性的提升.

渡海登陆作战中,短时间内会出现批量伤员,且往往伤情复杂,救治难度大.在医疗资源紧缺的战斗各阶段,对伤员进行紧急救治前有效的检伤分类能最大程度的保存战斗力.目前,创伤超声重点评估(FAST)因其易获得、可重复和高效的特点作为胸腹部损伤的一种伤情快速评估手段被广泛应用于大规模伤亡事件中.文章主要就现代渡海登陆作战的伤情特点及FAST技术在战场伤情评估及救治中的应用与意义及其发展前景进行综述.

以证据为基础且务实的大出血复苏指南对于降低大出血患者死亡和并发症风险至关重要.近期,英国血液学会对2015年发布的《大出血患者血液学管理实用指南》作了修订.新版指南提供了大出血患者救治的血液成分输注、大出血患者血液复苏方案制订、特定大出血患者的输血要点、大规模伤亡事件的院前输血和紧急输血、大出血患者救治管理制度建设方面的指导和建议,强调采用多学科方法以及加强实验室和临床科室之间的密切沟通与合作,为大出血患者提供及时快速精准有效的输血支持.该指南综合了最新的临床研究成果,是一部具有普遍指导作用的大出血患者血液复苏循证指南,对于我国大出血患者血液复苏指南或方案的编制和教育培训颇有助益.

重大突发事件往往造成大规模伤亡事件(mass casualty incidents,MCI),伤员数目与救治所需资源严重失衡[1].如2008年汶川地震造成37.4万多人受伤,6.9万多人死亡,1.7万多人失踪[2].MCI伤亡分布、伤类和伤情复杂,致死率和致残率高[3].在中国,提高重大突发事件的医疗应急能力是当前国家关注的重大课题,已被列入《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》重点领域优先主题.国际社会也很早认识到,大规模灾难的国家医疗紧急应对及其应急准备的重要性[4].但从2006年美国卡特琳娜飓风到2011年日本地震海啸核辐射灾害的应急救援结局表明,即使发达国家,其应急准备及紧急救援也并不令人满意.世界各国高度重视突发事件应急救援能力建设,但不可否认,当前的国家医疗应急体系建设还存在诸多薄弱环节,还不能全面、全过程地有效满足未来突发事件应急的需求[5].

The rescue and treatment of mass burn casualties is a test for both the burn treatment level and the disaster emergency response ability of a country or a region.In recent years,burn disasters happened occasionally around the world despite of the improvement of safety level in production and the awareness of fire prevention.On one hand,mass burn casualty events caused catastrophic damages to human health.On the other hand,they also promoted the development of burn treatment and disaster medicine.This paper may provide some references for further improving the management of mass burn casualties in the future by reviewing several typical cases of burn disaster rescue and treatment in the world since the 21st century.

目的 探讨SALT法在灾难救援中的应用价值.方法 将2015-2017年84名实习护士按随机数字法分为SALT组和START(简明检伤分类法)组,每组42名,接受不同分类检伤法的培训后,进行模拟大规模伤亡事件(车祸和地震)场景下考核,并对考核成绩进行比较.结果 SALT组在车祸场景和地震场景的检伤分类时间分别为(8.00 ± 1.36)、(23.14 ± 1.95)min,均小于START组的(10.05 ± 1.34)、(25.07 ± 2.22)min,差异有统计学意义(t=-6.94、-4.23,P＜0.01).同一场景下不同分类法的准确性比较,差异无统计学意义(P＞0.05).而车祸场景的检伤分类准确率,SALT法和START法均优于地震场景,差异有统计学意义(χ2=10.49、10.54,P＜0.05).SALT分类法和START分类法一致性好(Kappa值为0.526,P＜0.01).结论 SALT法具有简单易行、易于掌握、准确可靠的优点;与传统的START法比较一致性好,但检伤分类时间更短,推荐在灾难医学教学和现实灾难救援中使用.

随着我国在国际政治经济舞台上的地位不断提高,我们要面对许多国际性和全球性的问题如健康、污染、恐怖袭击等,今后相当一段时间内突发自然灾难、重大化学及有毒物品泄漏事故,针对大规模人群的恐怖袭击可能是对我国尤其是大城市人民生命财产构成威胁的最主要的灾难性事件,易造成批量伤员的发生及人员死亡.