Late-Breaking Clinical Trial Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cities around the world have underground or above-ground enclosed networks for pedestrian travel, representing unique environments for studying out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) and resuscitation. The characteristics of OHCAs that occur in such networks are unknown. Objective: To determine whether cardiac arrests occurring in enclosed pedestrian networks are different from those in the encompassing city, using the PATH network in Toronto, the largest underground shopping complex in the world, as a model site. Methods: We identified all atraumatic, public-location OHCAs in Toronto from Apr. 2006 – Mar. 2015, and classified them according to location: Toronto, downtown, and PATH-accessible. PATH-accessible OHCAs are those that occur within the PATH network between the first underground and second above-ground floor. We collected demographic, prehospital intervention, and survival data for each OHCA. Statistical analysis was performed using t-tests and chi-squared tests. Results: We identified 2621 atraumatic public OHCAs, of which 521 were in downtown and 50 were PATH-accessible. Compared to Toronto overall, PATH-accessible OHCAs had significantly higher proportions of bystander witnessed interventions, initial shockable rhythm, and overall survival, with all differences being statistically significant. Similar significant differences were observed when comparing PATH-accessible to downtown OHCAs. There were no significant differences in demographics and survival among patients with initial shockable rhythm. Conclusion: This study suggests that OHCAs in enclosed pedestrian networks are uniquely different from other public settings. Bystander resuscitation efforts are significantly more frequent and survival rates are higher. Urban planners in similar networks worldwide should consider these findings when deciding on AED placement and how to cue bystander response.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,012 |
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 ».