Identifying Locations for Public Access Defibrillators Using Mathematical Optimization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Geospatial methods using mathematical optimization to identify clusters of cardiac arrests and prioritize public locations for defibrillator deployment have not been studied. Our objective was to develop such a method and test its performance against a population-guided approach. METHODS AND RESULTS: All public location cardiac arrests in Toronto, Ontario, Canada, from December 16, 2005, to July 15, 2010, and all automated external defibrillator (AED) locations registered with Toronto Emergency Medical Services as of September 2009 were plotted geographically. Current AED coverage was quantified by determining the number of cardiac arrests occurring within 100 m of a registered AED. Clusters of cardiac arrests without a registered AED within 100 m were identified. With the use of mathematical optimization techniques, cardiac arrest coverage improvements were computed and shown to be superior to results from a population-guided deployment method. There were 1310 eligible public location cardiac arrests and 1669 registered AEDs. Of the eligible cardiac arrests, 304 were within 100 m of at least 1 registered AED (23% coverage). The average distance from a cardiac arrest to the closest AED was 281 m. With AEDs deployed in the top 30 locations, an additional 112 historical cardiac arrests would be covered (32% total coverage), and the average distance to the closest AED would be 262 m. CONCLUSIONS: Geographic clusters of cardiac arrests can be easily identified and prioritized with the use of mathematical modeling. Optimized AED deployment can increase cardiac arrest coverage and decrease the distance to the closest AED. Mathematical modeling can augment public AED deployment programs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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 ».