MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2226184749 · doi:10.1161/circ.126.suppl_21.a192

Abstract 192: Does Neighborhood Matter? How Location Influences Cardiac Arrest Outcomes and Predictability of the Utstein Factors

2012· article· en· W2226184749 sur OpenAlexaffabout
Jason E. Buick, Joel G. Ray, Alex Kiss, Laurie J. Morrison

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic and Road Safety
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePredictabilityIntensive care medicineCardiologyMedical emergencyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The Utstein factors only predict 72% of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) survival variability (AUC: 0.86). Previous studies demonstrated geographical variations in both OHCA incidence and outcomes, while others have related these differences to ethnic and socioeconomic measures. The objective of this study was to determine the role of neighborhoods in OHCA survival and predictability in a Canadian setting. Hypothesis: We hypothesized that there are neighbourhood factors associated with survival and variability in cardiac arrest outcomes. Methods: All treated OHCA between April 2006 and March 2010 were mapped into census tracts (CT) using Geographic Information System analysis. Based on their home address, patients were assigned neighborhood factors extracted from the 2005 Canadian Census and include: instability, dependency, deprivation, ethnic diversity, crime rate and density of family physicians. Hierarchical logistic modeling was performed to assess which factors were associated with survival. Results: A total of 4,626 OHCA were eligible for enrollment and contained the required information for geographic mapping. Survival to hospital discharge was 4.3%. The CT survival varied between 0 - 50% (IQR: 0.0 - 7.7), where 68.4% had 0% survival. The Utstein factors predicted 85.4% (95% CI: 81.0 - 89.6%) of survival variability. After adjusting for the Utstein factors, only the ethnic concentration of the CT was associated with survival. Inclusion of CT variables increased the predictability of the Utstein factors to 87.2% (95% CI: 83.4 - 91.2%, p = 0.12). Conclusions: In conclusion, although neighborhood differences in OHCA outcomes exist, this difference contributes minimally to the Utstein factors prediction of survival. Since bystander resuscitation efforts are the most powerful predictors of survival perhaps neighborhood differences in bystander resuscitation efforts may address the gap in the Utstein predictability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation→Même sujetTraffic and Road Safety→Travaux en français237 207→