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Enregistrement W4210301576 · doi:10.1016/j.resplu.2022.100205

Out-of-hospital cardiac arrests and bystander response by socioeconomic disadvantage in communities of New South Wales, Australia

2022· article· en· W4210301576 sur OpenAlexaff
Sonali Munot, Emily J. Rugel, Amy Von Huben, Simone Marschner, Julie Redfern, Sandra Ware, Clara K Chow

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésBystander effectDisadvantagedSocioeconomic statusMedicineDemographyLogistic regressionCardiopulmonary resuscitationIncidence (geometry)PopulationEmergency medicineEnvironmental healthResuscitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIM: Bystander response to out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) may relate to area-level factors, including socioeconomic status (SES). We aimed to examine whether OHCA among individuals in more disadvantaged areas are less likely to receive bystander cardiopulmonary resuscitation (CPR) compared to those in more advantaged areas. METHODS: We analysed data on OHCAs in New South Wales, Australia collected prospectively through a statewide, population-based register. We excluded non-medical arrests; arrests witnessed by a paramedic; occurring in a medical centre, nursing home, police station; or airport, and among individuals with a Do-Not-Resuscitate order. Area-level SES for each arrest was defined using the Australian Bureau of Statistics' Index of Relative Socioeconomic Disadvantage and its relationship to likelihood of receiving bystander CPR was examined using hierarchical logistic regression models. RESULTS: Overall, 39% (6622/16,914) of arrests received bystander CPR (71% of bystander-witnessed). The OHCA burden in disadvantaged areas was higher (age-standardised incidence 76-87/100,000/year in more disadvantaged quintiles 1-4 versus 52 per 100,000/year in most advantaged quintile 5). Bystander CPR rates were lower (38%) in the most disadvantaged quintile and highest (42%) in the most advantaged SES quintile. In adjusted models, younger age, being bystander-witnessed, arresting in a public location, and urban location were all associated with greater likelihood of receiving bystander CPR; however, the association between area-level SES and bystander CPR rate was not significant. CONCLUSIONS: There are lower rates of bystander CPR in less advantaged areas, however after accounting for patient and location characteristics, area-level SES was not associated with bystander CPR. Concerted efforts to engage with communities to improve bystander CPR in novel ways could improve OHCA outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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