Geospatial Analytics and Mathematical Optimization in Pre-Hospital Resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
Resuscitation is the process of treating critically ill patients who are at imminent risk of death; as such, treatment of resuscitation patients is time-critical and must begin as soon as possible. This thesis aims to use data analytics and mathematical optimization approaches to quantify the benefit of proposed interventions aimed at improving resuscitation response in the pre-hospital setting.The first part of this thesis considers the analysis and modelling of static resources that can be retrieved by laypersons to the patient’s location. In Chapter 2, we present a narrative-driven review of the literature surrounding public access automated external defibrillators (AEDs) as an intervention for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) and provide commentary on the state of public access defibrillation in Scotland. In Chapter 3, we analyze the spatial coverage and socioeconomic equity of public access AEDs for nearby OHCAs in Scotland. Compared to existing AED locations, which are neither efficiently nor equitably placed, optimization-driven AED placement can lead to effective and socioeconomically equitable coverage of OHCAs. In Chapter 4, we consider various placement strategies for publicly accessible naloxone kits for nearby opioid poisonings in Vancouver and find that an optimization-driven placement strategy leads to the most efficient coverage of opioid poisonings. The second part of this thesis considers the modelling of mobile resources which are actively dispatched to the patient’s location. In Chapter 5, we analyze the effect of varying base locations for a proposed drone-based AED delivery network for OHCAs in southern Vancouver Island and find modest differences in an otherwise substantial improvement to OHCA response times. In Chapter 6, we model the potential addition of vertical takeoff-and-landing air ambulances dedicated to OHCA response in Paris and Vancouver, and find dramatic improvements in OHCA response times, particularly at the advanced life support level. In Chapter 7, we quantify the accessibility of various strategies to deploy crews administering extracorporeal cardiopulmonary resuscitation for certain OHCA patients in Scotland and estimate the resulting increase in survival. Overall, our findings show the importance and benefit of centralized, data-driven decision making when developing systems-based interventions aimed at optimizing response to the patient.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».