The Pan-Asian Resuscitation Outcomes Study (PAROS) clinical research network: what, where, why and how
Notice bibliographique
Résumé
OHCA SURVIVAL RATESOut-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is a global health concern with an incidence rate of 50-60 per 100,000 person-years.(1) This number is expected to rise over the years owing to increasing population ageing.Chances of survival from OHCA have been pessimistically low, especially in Singapore, where the survival rate is around 3%. (2) Although this is an improvement from a decade ago (2%), (2) when benchmarked against sites in North America such as Seattle (16.3%), (1) there is still much room for improvement in the OHCA survival rate in Singapore.To improve OHCA survival rates, several cardiac arrest registries have been set up in North America and Europe, such as the Resuscitation Outcomes Consortium (ROC), (3) Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival (CARES), (4) Ontario Prehospital Advanced Life Support (5) and European Registry of Cardiac Arrest.(6) These registries have conducted research involving several cities, in interventions such as airway management and drugs administration, in their quest to improve OHCA survival.Prior to the establishment of the Pan-Asian Resuscitation Outcomes Study (PAROS), there had been no concerted effort in prehospital emergency care research in the Asia-Pacific region, owing to differences in emergency medical services (EMS) systems, data collection methods and outcome reporting between countries.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».