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Enregistrement W2802079127 · doi:10.1136/bmjopen-2018-ems.82

82 Spatiotemporal aed optimisation is generalizable

2018· article· pl· W2802079127 sur OpenAlexaffabout
CLF Sun, LIM Karlsson, Christian Torp‐Pedersen, Fredrik Folke, TCY Chan

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2018
Typearticle
Languepl
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDanish Foundation TrygFondenTrygFonden
Mots-clésGeneralizability theoryMedicineAutomated external defibrillatorSoftware deploymentMcNemar's testMedical emergencyComputer scienceStatisticsEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim Mathematical optimisation of automated external defibrillator (AED) placements has the potential to improve out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) coverage and reverse the negative effects of limited AED accessibility. However, the generalizability of optimisation approaches has not yet been investigated. Method We examined the performance and generalizability of a spatiotemporal AED placement optimisation methodology, initially developed for Toronto, Canada,1 to the new study setting of Copenhagen, Denmark. We identified all atraumatic treated public OHCAs (1994–2016) and all registered AEDs (2016) in Copenhagen, Denmark. We then calculated the coverage loss associated with limited temporal accessibility of registered AEDs, and used a spatiotemporal optimisation model to quantify the potential coverage gain of optimised AED deployment. Coverage gain of spatiotemporal deployment over a spatial-only solution was quantified through 10-fold cross-validation. Statistical testing was performed using χ2 and McNemar’s tests. Results We identified 2149 public OHCAs and 1573 registered AED locations. Coverage loss was found to be 24.4% (1,104 OHCAs covered under assumed 24/7 coverage, and 835 OHCAs under actual coverage). The relative coverage gain from using the spatiotemporal model over a spatial-only approach was 15.3%. Temporal and geographical trends in coverage gain were similar to Toronto. Conclusion Without modification, a previously developed spatiotemporal AED optimisation approach was applied to Copenhagen, resulting in similar OHCA coverage findings as Toronto, despite large geographic and cultural differences between the two cities. In addition to reinforcing the importance of temporal accessibility of AEDs, these similarities demonstrate the generalizability of optimisation approaches to improve AED placement and accessibility. Reference . Sun CLF, Demirtas D, Brooks SC, Morrison LJ, Chan TCY. Optimising public defibrillator deployment to overcome spatial and temporal accessibility barriers. Journal of the American College of Cardiology2016. Conflict of interest None Funding This work was funded by the ZOLL Foundation (ZOLL Foundation Research Grant) and supported by the Danish foundation TrygFonden with no commercial interest in the field of cardiac arrest.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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