Spatiotemporal Stability of Public Cardiac Arrests
Notice bibliographique
Résumé
Background: Public access automated external defibrillator (AED) deployment and community cardiopulmonary resuscitation (CPR) programs should target geographical areas with high risk of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). Although these long-term, location-based interventions implicitly assume that the geographical OHCA risk remains stable over time, there is a paucity of evidence to support this assumption. Objective: To determine whether geographic OHCA risk is stable over time in a Canadian urban setting. Methods: We identified all atraumatic public-location OHCAs in Toronto, Canada from Jan. 2006 – Dec. 2014 and allocated each of them to one of the 140 neighborhoods defined by the City of Toronto. We then calculated the intra-class correlation (ICC) to measure the relative variability of OHCA counts within and between neighbourhoods over time. Results: We identified 2506 atraumatic public OHCAs. The figure shows that the average number of public OHCAs in Toronto was 278.4 (±41.4) per year. The highest-risk neighborhood had an average number of 12.9 OHCAs per year and remained the highest-risk neighborhood during six of the nine years. The four lowest-risk neighborhoods each had a rate of 0.1 OHCA per year. The ICC value was 0.67 [95% CI, 0.61 to 0.73], indicating that there was less year-to-year variation within the same neighborhood (i.e., more temporal stability) and more variation between neighborhoods. Conclusion: The OHCA rate in Toronto is stable at the neighborhood level over time. High-risk neighborhoods tend to remain high-risk, which supports focusing public health resources in those areas to increase the efficiency of these scarce resources and improve long-term impact.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».