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Enregistrement W4213091155 · doi:10.1161/circ.138.suppl_2.243

Abstract 243: Variation in Both Layperson Cardiopulmonary Resuscitation Delivery and Subsequent Survival From Sudden Cardiac Arrest Based on Neighborhood-Level Ethnic Characteristics

2018· article· en· W4213091155 sur OpenAlexaff
Audrey L Blewer, Shaun K. McGovern, Robert H. Schmicker, Susanne May, Laurie J. Morrison, Tom P. Aufderheide, Mohamud Daya, Ahamed H. Idris, Clifton W. Callaway, Peter J. Kudenchuk, Gary M. Vilke, Benjamin S. Abella

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiopulmonary resuscitationLaypersonSudden cardiac arrestEthnic groupPopulationDemographyResuscitationEmergency medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bystander cardiopulmonary resuscitation (B-CPR) delivery and survival from sudden cardiac arrest (SCA) varies at the neighborhood-level with poorer outcomes seen in predominantly black neighborhoods. Despite Latinos being the fastest growing minority population in the US, few studies have assessed whether the proportion of Latinos in a neighborhood is associated with B-CPR delivery and survival from SCA. Objective: We sought to assess whether there is variation in B-CPR rates and survival by neighborhood-level ethnicity. We hypothesized that neighborhoods with a higher proportion of Latinos are associated with lower B-CPR rates and lower survival. Methods: We conducted a retrospective cohort study, using data from the Resuscitation Outcomes Consortium (ROC) Epistry Registry US sites. Neighborhoods were classified by census tract, based on percentage of Latino residents: < 25%, 25%-50%, 51%-75%, or > 75%. We independently modelled the likelihood of receipt of layperson B-CPR and survival by neighborhood-level ethnicity controlling for site and patient-level confounding characteristics. Results: From 2011-2015, ROC collected 27,481 US arrest events; after excluding pediatric arrests, those witnessed by EMS, or occurred in a healthcare or institutional facility, 18,544 were included. B-CPR was administered in 37% events. Among neighborhoods with <25% Latino residents, B-CPR was administered in 39% of events, while it was administered in 27% of events among neighborhoods with >75% Latino residents. B-CPR delivery varied by patient ethnicity with Latinos being less likely to receive B-CPR compared to Whites (OR: 0.73 (CI: 0.62-0.88), p<0.01). Compared with <25% Latino neighborhoods, those in predominantly Latino neighborhoods had lower B-CPR rates (50%-75% Latino: OR: 0.79 (CI:0.69-90), p<0.01, >75% Latino: OR: 0.75 (CI: 0.62-0.90), p<0.01) and lower rates of survival (50%-75% Latino: OR: 0.81 (CI: 0.67-0.97), p=0.02, >75% Latino: OR: 0.62 (CI: 0.47-0.81), p<0.01). Conclusion: Individuals in predominantly Latino neighborhoods were less likely to receive B-CPR and had lower likelihood of survival. These findings could inform future messaging around B-CPR educational initiatives targeting largely Latino neighborhoods.

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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