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Enregistrement W4413767605 · doi:10.1016/j.cjca.2025.07.017

Enhancing the Community Chain of Survival: A Simulation Study of Defibrillator Delivery by Food Delivery Riders in a High-Density City

2025· article· en· W4413767605 sur OpenAlexvenueno aff
Kuan-Chen Chin, Yen-Ju Lee, Matthew Huei‐Ming, Hao-Yang Lin, Ying‐Chih Ko, Ming‐Ju Hsieh, Albert Y. Chen, Jen‐Tang Sun, Wen‐Chu Chiang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanNational Science and Technology Council
Mots-clésMedicineFood deliveryChain of survivalEnvironmental healthAdvertisingEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Timely defibrillator delivery for out-of-hospital cardiac arrests (OHCAs) remains challenging, with most cases relying on emergency medical services (EMSs) for response. In this simulation study we examined the feasibility of using food delivery (FD) scooter riders as first responders for defibrillator delivery in OHCA incidents and compared simulated defibrillator arrival times with documented times. METHODS: This simulation study was conducted in Taipei, a densely populated city with a high concentration of scooter-based FD riders. OHCA cases were retrieved from the OHCA Registry of the Taipei City Fire Department between 2017 and 2019, public defibrillator locations and operating hours were sourced, and FD hotspots were identified using the Uber Eats platform. The simulation assumed that every open restaurant in a hotspot had exactly 1 FD rider waiting and ready to respond to OHCAs within a 2-km radius. Response rates of FD riders were varied, and both simulated and documented defibrillator arrival times were analyzed. Differences in defibrillator arrival times during peak and off-peak hours were also assessed. RESULTS: With a 10% FD rider response rate, the defibrillator arrival time decreased by 2.99 minutes, representing approximately 44% of the original EMS response time. In the simulation, over 60% of OHCAs were successfully attended. Achieving 80% coverage during peak hours required 13.4% of FD riders to respond. CONCLUSIONS: Integrating FD riders into the EMS system could reduce defibrillator arrival times, decreasing patient waiting time for defibrillation. This approach is particularly effective during peak hours, when a higher proportion of OHCAs can be addressed.

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)0,007
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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