Locations of Cardiac Arrest: Affirmation for Community Public Access Defibrillation (PAD) Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to describe the regional locations of cardiac arrest, and to identify public locations and the annual incidence of arrests within the identified locations, in order to help to determine optimal placement of Automatic External Defibrillators (AEDs) under the regional Public Access Defibrillation (PAD) Program. This is a retrospective study. METHODS: The locations of cardiac arrest were abstracted from Ambulance Call Reports (ACRs) collected by the Essex-Kent Base Hospital Centre from regional ambulance services throughout the City of Windsor, and the Counties of Essex and Kent, Ontario, Canada, from 01 January 1994 through 31 December 2000. Arrest locations were grouped into five categories, and then the number of public venues was determined. Public Sites were grouped into 28 Public Locations. Also included in the Public Sites were both General Industry and Outdoors categories. Categories identified but excluded from Public Sites were Institutions and Private Residences. RESULTS: During the study, 2,295 arrests occurred, 152 cases were excluded, 2,142 arrests were categorized, (average annual incidence of 306 +/- 50.4 cardiac arrests), 329 (15.4%) of which were in Public Sites. Nineteen public venues had an average of > 1 arrest/year, and nine public venues had an average of < or = 1 arrest/year during the study, period. Calculations of the annual incidence of arrests for each public location were completed. CONCLUSIONS: These findings have significant prehospital emergency cardiac care implications for communities that wish to strengthen/improve their responses to out-of-hospital cardiac arrests. Public Access Defibrillation Programs should identify the site-specific incidence of arrest within their communities in order to provide legitimacy for funding and planning of programs. Training and availability of AEDs will reduce the time to first shock, thus strengthening the chain-of-survival and will save more lives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».