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Enregistrement W4401325273 · doi:10.1097/mej.0000000000001170

Association between emergency medical services’ response times, low socioeconomic status, and poorer outcomes in out-of-hospital cardiac arrest: the MEDIC multicenter retrospective cohort study for disparities in access to prehospital critical care in the Paris metropolitan area

2024· article· en· W4401325273 sur OpenAlexaff
Matthieu Heidet, Benoît Frattini, Daniel Jost, Éric Mermet, Wulfran Bougouin, Xavier Lesaffre, Mathys Wohl, Éloi Marijon, Alain Cariou, Xavier Jouven, Florence Dumas, Éric Lecarpentier, C. Chollet-Xémard, Julien Vaux, Mehdi Khellaf, Sami Souihi, Benoît Vivien, Sean Sinden, Brian Grunau, Stéphane Travers, Étienne Audureau

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Emergency Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusEmergency medical servicesEmergency medicineRetrospective cohort studyConfidence intervalCohort studyPopulationCohortMedical emergencyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND IMPORTANCE: Prolonged emergency medical services' response times (EMS-RT) are associated with poorer outcomes in out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). The patient access time interval (PATI), from vehicle stop until contact with patient, may be increased in areas with low socioeconomic status (SES). OBJECTIVES: The objective of this study is to identify predictors of prolonged EMS-RT intervals, and to evaluate associations with clinical outcomes in OHCAs occurring in the largest metropolitan area in France. DESIGN: Using the Utstein-style, prospectively implemented, population-based SDEC registry for OHCAs, we conducted a multicenter, region-wide, retrospective cohort study of EMS dispatches for OHCA cases occurring in the 124 cities of the Greater Paris area, France, between January 1, 2017 and December 31, 2018. SETTINGS AND PARTICIPANTS: Adult, nontraumatic, EMS-assessed, non-EMS witnessed OHCAs. EXPOSURE: Geographic location and scene-level SES. OUTCOME MEASURES AND ANALYSIS: The primary outcome was the EMS-RT interval, from activation until arrival at patient's side. As secondary outcomes, we evaluated patient access outcomes of: (1) dispatch-to-patient contact interval ('EMS-RT'); and (2) vehicle scene arrival-to-patient contact interval (PATI); and patient clinical outcomes of: (1) death; and (2) unfavorable neurological status, both at 30 days. Area-level SES was assessed at census tract level using the European Deprivation Index (EDI; continuous, and divided into quintiles, Q5 = most deprived). We fitted multilevel mixed-effects regression models to identify predictors of patient access outcomes, and their association with clinical outcomes. MAIN RESULTS: We included 4082 cases; the median EMS-RT was 10.85 min (interquartile range [8.87-13.15]), and 138 (3.4%) survived to hospital discharge. Independent predictors of increased EMS-RT and PATI were age >65, female sex, residential location, occurrence at elevated floors, arrest unwitnessed by a bystander, and low EDI (all P < 0.018). After multivariable analysis, an overall EMS-RT interval >8 min was associated with higher mortality and poorer neurological status at hospital discharge (both P < 0.001). CONCLUSION: In OHCA cases occurring in the Greater Paris metropolitan area, after adjustment for scene characteristics, EMS delays until patient contact were longer in neighborhoods of low SES, and were associated with poorer clinical 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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