Abstract 9873: Comparing Base Locations for Drone-Delivered Defibrillators
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Drone-delivered defibrillators may improve response for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). Prior studies have assumed that drones may be stationed at any police, fire, or paramedic station; however, cross-service implementation may not be logistically feasible. We sought to compare estimated response times by drone base location type. Methods: We included OHCAs (Jan. 2014 to Dec. 2020) in southern Vancouver Island, British Columbia, Canada where OHCA response includes fire and paramedic services. We created four models with candidate drone base locations at: police stations, fire stations, paramedic stations, and on a grid with 1 km sides as an optimistic model. We used mathematical optimization to select 1-5 drone bases for each model. Assuming a drone system had been in place during the study period and accounting for drone availability, we estimated 9-1-1 call-to-defibrillator intervals (measured to either drone, paramedic, or fire arrival) and calculated the proportion of OHCAs where a drone would arrive prior to fire and paramedic for each model. Median response times were compared to historical response using one-sided sign tests. Results: We included 1,610 OHCAs with a median historical response time of 6.4 mins (IQR 5.0-8.6). We identified 21 police stations, 59 fire stations, 21 paramedic stations, and 7,008 grid locations in the study area. Median 9-1-1 call-to-defibrillator intervals ranged from 4.3-5.3 mins for police, 4.3-5.3 mins for fire, 4.5-5.4 mins for paramedic, and 4.2-5.4 mins for grid locations (all P<0.001). Drones arrived prior to fire and paramedics in 36.6-65.4% of cases for police, 38.1-66.2% for fire, 37.3-63.2% for paramedic, and 35.7-66.8% for grid locations. Conclusion: Locating drone bases at different types of emergency service stations significantly decreases 9-1-1 call-to-defibrillator intervals, while resulting in similar response intervals to those achieved using optimistic grid-optimal locations.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».