Effect of Optimized Versus Guidelines‐Based Automated External Defibrillator Placement on Out‐of‐Hospital Cardiac Arrest Coverage: An In Silico Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Mathematical optimization of automated external defibrillator (AED) placement may improve AED accessibility and out‐of‐hospital cardiac arrest (OHCA) outcomes compared with American Heart Association (AHA) and European Resuscitation Council (ERC) placement guidelines. We conducted an in silico trial (simulated prospective cohort study) comparing mathematically optimized placements with placements derived from current AHA and ERC guidelines, which recommend placement in locations where OHCAs are usually witnessed. Methods and Results We identified all public OHCAs of presumed cardiac cause from 2008 to 2016 in Copenhagen, Denmark. For the control, we computationally simulated placing 24/7‐accessible AEDs at every unique, public, witnessed OHCA location at monthly intervals over the study period. The intervention consisted of an equal number of simulated AEDs placements, deployed monthly, at mathematically optimized locations, using a model that analyzed historical OHCAs before that month. For each approach, we calculated the number of OHCAs in the study period that occurred within a 100‐m route distance based on Copenhagen’s road network of an available AED after it was placed (“OHCA coverage”). Estimated impact on bystander defibrillation and 30‐day survival was calculated by multivariate logistic regression. The control scenario involved 393 AEDs at historical, public, witnessed OHCA locations, covering 15.8% of the 653 public OHCAs from 2008 to 2016. The optimized locations provided significantly higher coverage (24.2%; P <0.001). Estimated bystander defibrillation and 30‐day survival rates increased from 15.6% to 18.2% ( P <0.05) and from 32.6% to 34.0% ( P <0.05), respectively. As a baseline, the 1573 real AEDs in Copenhagen covered 14.4% of the OHCAs. Conclusions Mathematical optimization can significantly improve OHCA coverage and estimated clinical outcomes compared with a guidelines‐based approach to AED placement.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».