Santa Barbara Ambulance Response for 2006: Performance under load
Notice bibliographique
Résumé
Santa Barbara Ambulance Response for 2006: Performance under load Joshua Chang Abstract Hello Introduction Much research has been done on the effect of myocardial infarction survival due to ambulance response time. According to the American Heart Associ- ation, early access to advanced care is a crucial link in the Cardiac Chain of Survival.[3] A study in Ontario, Canada concluded that in order to im- prove survival rates after cardiac arrest, ambulance response times must be reduced and the frequency of bystander-initiated CPR increased[7]. A study performed in King County, Washington determined survival rate to decrease by 2.1% per minute without intervention by Advanced Cardiac Life Support (ACLS). Urban response time in a South-Western metropolitan county of population 620,000 was correlated with myocardial infarction survival rate, and it was found that a response time of under 5 minutes would have a beneficial impact on survival[2]. Similarly, there have been studies done on survival rates for trauma emergencies. A study on survival rates for abdominal gunshot wounds found response time and transport time to be correlated with survival rate.[5]. Another study found that the overall total EMS prehospital time interval was significantly lower for trauma survivors than non-survivors[4]. Materials and Methods Santa Barbara County ambulance dispatch data for the year 2006 was pro- vided by Santa Barbara’s EMS agency for the UCLA Statistics Department’s EMS study group. The data was exported from Santa Barbara’s computer aided dispatch (CAD) system into a Microsoft Access database file that was then exported into an Excel spreadsheet. The Excel spreadsheet was then
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».