MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399997473 · doi:10.1016/j.jacadv.2024.101033

Combinations of First Responder and Drone Delivery to Achieve 5-Minute AED Deployment in OHCA

2024· article· en· W4399997473 sur OpenAlexafffund
Monique A. Starks, Jamal Chu, Kwan Leung, Audrey L. Blewer, Denise Simmons, Carolina Malta Hansen, Anjni Joiner, José G. Cabañas, Matthew R. Harmody, R. Darrell Nelson, Bryan McNally, Joseph P. Ornato, Christopher B. Granger, Timothy C. Y. Chan, Daniel B. Mark

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesUniversity of TorontoAmerican Heart Association
Mots-clésAutomated external defibrillatorDroneFirst responderDefibrillationSoftware deploymentMedicineMedical emergencySudden cardiac arrestAeronauticsComputer scienceEmergency medicineEngineeringCardiopulmonary resuscitationResuscitationCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Defibrillation in the critical first minutes of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) can significantly improve survival. However, timely access to automated external defibrillators (AEDs) remains a barrier. Objectives: The authors estimated the impact of a statewide program for drone-delivered AEDs in North Carolina integrated into emergency medical service and first responder (FR) response for OHCA. Methods: Using Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival registry data, we included 28,292 OHCA patients ≥18 years of age between 1 January 2013 and 31 December 2019 in 48 North Carolina counties. We estimated the improvement in response times (time from 9-1-1 call to AED arrival) achieved by 2 sequential interventions: 1) AEDs for all FRs; and 2) optimized placement of drones to maximize 5-minute AED arrival within each county. Interventions were evaluated with logistic regression models to estimate changes in initial shockable rhythm and survival. Results: Historical county-level median response times were 8.0 minutes (IQR: 7.0-9.0 minutes) with 16.5% of OHCAs having AED arrival times of <5 minutes (IQR: 11.2%-24.3%). Providing all FRs with AEDs improved median response to 7.0 minutes (IQR: 6.2-7.8 minutes) and increased OHCAs with <5-minute AED arrival to 22.3% (IQR: 16.4%-30.9%). Further incorporating optimized drone networks (326 drones across all 48 counties) improved median response to 4.8 minutes (IQR: 4.3-5.2 minutes) and OHCAs with <5-minute AED arrival to 56.3% (IQR: 46.9%-64.2%). Survival rates were estimated to increase by 34% for witnessed OHCAs with estimated drone arrival <5 minutes and ahead of FR and emergency medical service. Conclusions: Deployment of AEDs by FRs and optimized drone delivery can improve AED arrival times which may lead to improved clinical outcomes. Implementation studies are needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJACC AdvancesMême sujetCardiac Arrest and ResuscitationTravaux en français237 207