Abstract 10: Regional Variation in Out-Of-Hospital Cardiac Arrest Survival in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although previous studies have shown marked variation in out-of-hospital cardiac arrest survival across U.S. regions, factors underlying this variation in survival remain unknown. Methods & Results: Using 2005-2013 data from the Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival (CARES), we identified 88,305 adult patients (age >18 years) in 107 U.S. counties with out-of-hospital cardiac arrest at home or in a public location, and geo-coded them to a U.S. county using the address where cardiac arrest occurred We constructed a two-level hierarchical regression model (patient & county) and used median odds ratios (MOR) to quantify regional variation in out-of-hospital cardiac arrest survival. Moreover, we examined the proportion of variation in survival that was explained by 1) patient demographics 2) cardiac arrest characteristics 3) county-level rates of bystander cardiopulmonary resuscitation (CPR) and hypothermia treatment and 4) county-level socio-demographic factors. The mean rate of survival to discharge was 10.0%, and varied markedly across counties (range: 1.4%-18.4%, MOR: 1.33; 95% CI: 1.24-1.38, Figure 1). Compared to counties in the lowest quartile of survival, patients in the highest quartile counties were younger (62.5 vs 61.6 years), more likely to be men (60.8% vs 64.4%), have a shockable rhythm (21.1% vs 26.9%), witnessed arrest (50.3% vs 53.0%), receive bystander CPR (23.4% vs 32.6%), and hypothermia (44.4% vs 62.3%, P for trend < 0.01 for all). County-level rates of survival were positively correlated with rates of bystander CPR (ρ = 0.45, P < 0.0001) and hypothermia treatment (ρ = 0.24, P < 0.0001). Sequential adjustment of demographic and cardiac arrest characteristics explained only 4.3% and 12.4% of the county-level variation in survival, respectively. Inclusion of county-level rates of bystander CPR and hypothermia explained a total of 28.5% of the survival variation, and this proportion increased to 36% after adjustment of other county-level factors. Conclusion: There is substantial variation in out-of-hospital cardiac arrest survival across U.S. counties. Although a large proportion of survival variation was unexplained, most of the variation that could be accounted for was due to county-level differences in rates of bystander CPR and hypothermia treatment.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».