Racial and ethnic disparities in bystander resuscitation for out-of-hospital cardiac arrests
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bystander-provided cardiopulmonary resuscitation (CRP) influences the survival rates of out-of-hospital cardiac arrests (OHCAs). Disparities on bystander resuscitation measures between Black, Hispanic, Asians and Non-Hispanic White OHCAs is unclear. Examining racial and ethnic differences in bystander resuscitations is essential to better target interventions. METHODS: 15,542 witnessed OHCAs were identified between April 1, 2011, and June 30, 2015 using the Resuscitation Outcomes Consortium Epidemiologic Registry 3, a multi-center, controlled trial about OHCAs in the United States and Canada. Multivariable logistic regression model was used to analyze the differences in bystander resuscitation (bystander CRP [B-CPR], CPR plus ventilation, automated external defibrillators/defibrillator application [B-AED/D], or delivery of shocks) and clinical outcomes (death at the scene or en route, return of spontaneous circulation upon first arrival at the emergency department [ROSC-ED], survival until ED discharge [S-ED], survival until hospital discharge [S-HOS], and favorable neurological outcome at discharge) between Black, Hispanic, or Asian victims and Non-Hispanic White victims. RESULTS: Compared to OHCA victims in Non-Hispanic Whites, Black, Hispanic, and Asians were less likely to receive B-CPR (adjusted OR: 0.79; 95 % CI: 0.63-0.99), and B-AED/D (adjusted OR: 0.80; 95 % CI: 0.65-0.98) in public locations. And, Black, Hispanic, and Asian OHCAs were less likely to receive bystander resuscitation in street/highway locations and public buildings, and less likely to have better clinical outcomes, including ROSC-ED, S-ED and S-HOS. CONCLUSION: Black, Hispanic and Asian victims with witnessed OHCAs are less likely to receive bystander resuscitation and more likely to get worse outcomes than Non-Hispanic White victims.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».