MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414695934 · doi:10.1016/j.resplu.2025.101118

The impact of the COVID-19 pandemic on bystander CPR and AED rates in Canada

2025· article· en· W4414695934 sur OpenAlex
Ian E. Blanchard, Ehsan Ghamarian, Jeanine Zotzman, KN Dainty, Alexis Cournoyer, Fuad Alnaji, TCY Chan, Sheldon Cheskes, Steve Lin, Sean van Diepen, Michael Austin, Shannon Leduc, Michelle Welsford, Ritin Mohindra, François de Champlain, Morgan E. Davis, Janet R. Nicholson, C D G Keown-Stoneman, Chau Truong, Ian R. Drennan, Brian Grunau

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science CentrePublic Health OntarioMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityOttawa HospitalUniversity of AlbertaOttawa Public HealthChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversité de MontréalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxSante MontrealSt. Michael's HospitalNorth York General HospitalSt. Paul's HospitalWestern UniversityUniversity of TorontoMcGill University Health CentreSchwartz/Reisman Emergency Medicine InstituteUniversity of OttawaHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésBystander effectPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate whether the COVID-19 pandemic was associated with changes in bystander CPR and automated external defibrillator (AED) application in Canada. We included adult emergency medical services (EMS)-treated out-of-hospital cardiac arrests (OHCAs) from the Canadian national cardiac arrest registry. The outcomes were bystander CPR and AED application. We fit adjusted piecewise linear segmented logistic regression models to estimate whether the peri-COVID period (February 2020-December 2021), in comparison to pre-COVID (January 2018-January 2020), was associated with a change in the odds of bystander CPR and AED application. We also examined subgroups of private and public only OHCAs. Among the 24,410 OHCAs, the median age was 65 years (IQR 50,77), with 7,822 (32%) females. In the pre-COVID (n=11,271) and peri-COVID (n=13,139) periods, 6,244 (55%) and 7,924 (60%) cases received bystander CPR (+4.9% difference, 95% CI 3.7, 6.2), and 502 (4.5%) and 432 (3.3%) were treated with bystander AEDs (-1.2% difference, 95% CI -1.7, -0.68) respectively. The peri-COVID period was associated with an increased odds of bystander CPR (aOR 1.15; 95% CI 1.03, 1.27) and a decreased odds of bystander AED application (aOR 0.65; 95% CI 0.48, 0.86). This appears to be driven by increases in private-setting bystander CPR (aOR 1.19; 95% CI 1.06, 1.33) and decreases in public-setting AED use (aOR 0.59; 95% CI 0.40, 0.88). The COVID-19 pandemic was associated with an increase in bystander CPR and a decrease in bystander AED application.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,314 · 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