Abstract 220: Public Defibrillator Accessibility and Mobility Trends During the Covid-19 Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic has led to widespread closures of non-essential businesses and buildings. The impact of such closures on public automated external defibrillator (AED) accessibility compared to mobility trends is unknown. Methods: We identified all publicly available online AED registries in Canada last updated May 1, 2019 or later. AEDs were classified by location type using addresses and registry notes, and deemed completely inaccessible, partially inaccessible, or unaffected using government-issued closure orders as of May 1, 2020. We mapped AED location types to categories used by Google’s COVID-19 Community Mobility Reports and calculated the median percent change in daily traffic between Feb. 15 - May 1, 2020 (excluding Apr. 10-12). We compared the percent of completely inaccessible AEDs to the median percent change in traffic for each category. Results: We identified three provincial (British Columbia, Alberta, Nova Scotia) and two municipal (Mississauga and Toronto in Ontario) online AED registries, collectively covering 13.1 million people. Of the 5,845 AEDs identified, 69.9% were completely inaccessible, 18.8% were partially inaccessible, and 11.3% were unaffected. AEDs in parks (n=141), almost all retail and recreational locations (n=1,539), and two-thirds of workplaces (n=3,633) were completely inaccessible, grocery and pharmacy-based (n=173) AEDs were partially inaccessible, and transit station (n=277) and residential (n=85) AEDs were unaffected. The largest discrepancies between AED accessibility and mobility occurred in parks (100% completely inaccessible vs. 10.5% traffic decrease), retail and recreation (99.0% completely inaccessible vs. 48.0% traffic decrease), and transit stations (100% unaffected vs. 63.0% traffic decrease). Conclusion: Government-mandated closures due to the COVID-19 pandemic have led to a greater reduction in AED accessibility than mobility in many locations across Canada.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».