True Public Access Defibrillator Coverage is Overestimated
Notice bibliographique
Résumé
Background: Out-of-hospital cardiac arrests (OHCAs) occur at all times of the day and night. Immediate access to an AED increases survival. However, most public-location AEDs are placed in buildings without 24 hour access. Objective: To measure fixed-location public AED coverage of OHCAs by time of day and day of week in a Canadian urban setting. Methods: We identified all atraumatic public OHCAs occurring in Toronto, Canada from Jan. 2006 – Aug. 2014. We obtained a list of registered AEDs from Toronto Emergency Medical Services as of March 2015 and determined the hours that each AED was available based on operating hours of the building housing the AED. We counted the number of OHCAs that occurred within 100 m of an AED (“assumed 24/7 coverage”) and the number that occurred both within 100 m of an AED and when the AED was available (“actual coverage”). Statistical analysis was performed using a [chi]2 test. Results: We identified 2440 atraumatic public OHCAs and 737 registered AED locations. A total of 451 OHCAs were covered under assumed 24/7 coverage. In terms of actual coverage, 354 OHCAs were covered, representing a coverage loss of 25.5%. The figure shows coverage decreased by 8.6% during the day (8am-3:59pm), 28.6% in the evening (4pm-11:59pm), and 48.4% at night (12am-7:59am); the differences were statistically significant (p<0.001). During the evenings, nights, and weekends the coverage loss was 31.6%, which is when the majority (66.1%) of the OHCAs occurred. The largest coverage losses were found in schools (39.7%), industrial facilities (39.3%), recreation facilities (37.1%), and offices (35.7%). Transportation facilities, long term care homes and homeless shelters had no coverage loss. Conclusion: One out of every four OHCAs in proximity of an AED occurs when that AED is inaccessible due to lack of 24/7 access. When deciding on candidate locations for placement of AEDs, temporal access should be considered to maximize the number of lives saved.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».