Association Between Driving Distance From Nearest Fire Station and Survival of Out‐of‐Hospital Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background Firefighter first responders dispatched in parallel with emergency medical services ( EMS ) personnel for out-of-hospital cardiac arrests ( OHCA ) can provide early defibrillation to improve survival. We examined whether survival following first responder defibrillation differed according to driving distance from nearest fire station to OHCA site. Methods and Results From the CARES (Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival) registry, we identified non- EMS witnessed OHCA s of presumed cardiac cause from 2010 to 2014 in Durham, Mecklenburg, and Wake counties, North Carolina. We used logistic regression to estimate the association between calculated driving distances (≤1, 1-1.5, 1.5-2, and >2 miles) and survival to hospital discharge following first responder defibrillation compared with defibrillation by EMS personnel. In total, 5020 OHCA s were included in the study. First responders more often applied the first automated external defibrillators at the shortest distances (≤1 mile) versus longest distances (>2 miles) (53.4% versus 46.6%, respectively, P<0.001). When compared with EMS defibrillation, first responder defibrillation within 1 mile and 1 to 1.5 miles of the nearest fire station was associated with increased survival to hospital discharge (odds ratio 2.01 [95% confidence interval 1.46-2.78] and odds ratio 1.61 [95% confidence interval 1.10-2.35], respectively). However, at the longest distances (1.5-2.0 and >2.0 miles), survival following first responder defibrillation did not differ from EMS defibrillation (odds ratio 0.77 [95% confidence interval 0.48-1.21] and odds ratio 0.97 [95% confidence interval 0.67-1.41], respectively). Conclusions Shorter driving distance from nearest fire station to OHCA location was associated with improved survival following defibrillation by first responders. These results suggest that the location of first responder units should be considered when organizing prehospital systems of OHCA care.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».