Out-of-hospital cardiac arrest in high-rise buildings: delays to patient care and effect on survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing number of people living in high-rise buildings presents unique challenges to care and may cause delays for 911-initiated first responders (including paramedics and fire department personnel) responding to calls for out-of-hospital cardiac arrest. We examined the relation between floor of patient contact and survival after cardiac arrest in residential buildings. METHODS: We conducted a retrospective observational study using data from the Toronto Regional RescuNet Epistry database for the period January 2007 to December 2012. We included all adult patients (≥ 18 yr) with out-of-hospital cardiac arrest of no obvious cause who were treated in private residences. We excluded cardiac arrests witnessed by 911-initiated first responders and those with an obvious cause. We used multivariable logistic regression to determine the effect on survival of the floor of patient contact, with adjustment for standard Utstein variables. RESULTS: During the study period, 7842 cases of out-of-hospital cardiac arrest met the inclusion criteria, of which 5998 (76.5%) occurred below the third floor and 1844 (23.5%) occurred on the third floor or higher. Survival was greater on the lower floors (4.2% v. 2.6%, p = 0.002). Lower adjusted survival to hospital discharge was independently associated with higher floor of patient contact, older age, male sex and longer 911 response time. In an analysis by floor, survival was 0.9% above floor 16 (i.e., below the 1% threshold for futility), and there were no survivors above the 25th floor. INTERPRETATION: In high-rise buildings, the survival rate after out-of-hospital cardiac arrest was lower for patients residing on higher floors. Interventions aimed at shortening response times to treatment of cardiac arrest in high-rise buildings may increase survival.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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.
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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 ».