Abstract 29: Does Neighborhood Really Matter? How Where One Lives Influences Their Outcome Following Out-of-Hospital Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Traditional Utstein factors for an out of hospital cardiac arrest (OHCA) have been extensively investigated, with numerous studies evaluating economic status for association with survival. Few studies have evaluated neighbourhood factors collectively as determinants of cardiac arrest outcomes. This will be the first multifactorial Canadian to investigate neighbourhood factors as determinants of OHCA outcomes. Hypothesis: We hypothesized that within 140 neighbourhoods in Toronto, Canada, there are neighbourhood level factors associated with survival to hospital discharge after an OHCA. Methods: A retrospective, observational study of all OHCA treated by Toronto EMS between April 2006 and March 2010. Using Geographic Information System (GIS) analysis, OHCA patients were assigned to a neighbourhood based on their residential address. Neighbourhood survival rates were calculated. Results: A total of 4408 OHCA were eligible for enrollment and contained the necessary information for GIS mapping. The mean (SD) age was 69.7 (16.4) y; 64% were male. The response time was 6.3 (3.6) min, 41.9% received bystander CPR, 16.8% occurred in a public location, 20.7% presented in a shockable rhythm, 27.7% had a ROSC and 5.3% survived to hospital discharge. Survival rates varied across all neighbourhoods: 25% of neighbourhoods had a 0% survival rate, while some had rates as high as 25% (See Figure). Conclusions: In conclusion, differences in survival following OHCA vary by neighbourhood, suggesting that a patient's home neighbourhood plays a role in outcomes. Further analyses are underway to investigate which neighbourhood factors are associated with improved survival.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».