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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

<h3>Aim</h3> 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. <h3>Method</h3> We examined the performance and generalizability of a spatiotemporal AED placement optimisation methodology, initially developed for Toronto, Canada,<sup>1</sup> 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. <h3>Results</h3> 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. <h3>Conclusion</h3> 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. <h3>Reference</h3> . 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. <h3>Conflict of interest</h3> None <h3>Funding</h3> 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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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