The relationship between race and emergency medical services resuscitation intensity for those in refractory-arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have reported race-based health disparities in North America. It is unknown if emergency medical service (EMS) treatment of out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) varies based on race. We sought to compare markers of resuscitation intensity among different racial groups. Methods: Using data of adult EMS-treated OHCAs from the Trial of Continuous or Interrupted Chest Compressions During CPR, we analyzed data from participants for whom on-scene return of spontaneous circulation (ROSC) was not achieved. We fit multivariate regression models using a generalized estimating equation, to estimate the association between patient race (White vs. Black vs. "Other") and the following markers for resuscitation intensity: (1) resuscitation attempt duration; (2) intra-arrest transport; (3) number of epinephrine doses; (4) EMS arrival-to-CPR interval, and (5) 9-1-1 to first shock. Results: From our study cohort of 5370 cases, the median age was 65 years old (IQR: 53-78), 2077 (39 %) were women, 2121 (39 %) were Black, 596 (11 %) were "Other race", 2653 (49 %) were White, and 4715 (88 %) occurred in a private location. With reference to White race, Black race was associated with a longer resuscitation attempt duration and a lower number of epinephrine doses; Black and "Other" race were both associated with a lower odds of intra-arrest transport. Conclusion: We identified race-based differences in EMS resuscitation intensity for OHCA within a North American cohort, although 40% of race data was missing from this dataset. Future research investigating race-based differences in OHCA management may be warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».