Robust Defibrillator Deployment Under Cardiac Arrest Location\n Uncertainty via Row-and-Column Generation
Notice bibliographique
Résumé
Sudden cardiac arrest is a significant public health concern. Successful\ntreatment of cardiac arrest is extremely time sensitive, and use of an\nautomated external defibrillator (AED) where possible significantly increases\nthe probability of survival. Placement of AEDs in public locations can improve\nsurvival by enabling bystanders to treat victims of cardiac arrest prior to the\narrival of emergency medical responders. However, since the exact locations of\nfuture cardiac arrests cannot be known a priori, AEDs must be placed\nstrategically in public locations to ensure their accessibility in the event of\nan out-of-hospital cardiac arrest emergency. In this paper, we propose a\ndata-driven optimization model for deploying AEDs in public spaces while\naccounting for uncertainty in future cardiac arrest locations. Our approach\ninvolves discretizing a continuous service area into a large set of scenarios,\nwhere the probability of cardiac arrest at each location is itself uncertain.\nWe model uncertainty in the spatial risk of cardiac arrest using a polyhedral\nuncertainty set that we calibrate using historical cardiac arrest data. We\npropose a solution technique based on row-and-column generation that exploits\nthe structure of the uncertainty set, allowing the algorithm to scale\ngracefully with the total number of scenarios. Using real cardiac arrest data\nfrom the City of Toronto, we conduct an extensive numerical study on AED\ndeployment public locations. We find that hedging against cardiac arrest\nlocation uncertainty can produce AED deployments that outperform a intuitive\nsample average approximation by 9 to 15%, and cuts the performance gap with\nrespect to an ex-post model by half. Our findings suggest that accounting for\ncardiac arrest location uncertainty can lead to improved accessibility of AEDs\nduring cardiac arrest emergencies and the potential for improved survival\noutcomes.\n
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».