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Étude 02 · BMC Medical Informatics and Decision Making
Évalué par les pairsUrgences respiratoires et risque non linéaire
Comment délai, âge et sexe interagissent avec le triage à haut risque parmi 132 395 missions respiratoires.
L’âge était la variable principale; au-delà de 60 ans, une hausse complexe de HRTS apparaissait après deux heures. Discrimination modeste (AUC 0,66).
- Question de recherche
- Comment délai, âge et sexe interagissent avec le triage à haut risque parmi 132 395 missions respiratoires.
- Population
- 132 395 missions des services médicaux d’urgence · 2017–2022 · Stockholm, Suède
- Méthode
- Analyse rétrospective de 132 395 missions respiratoires à Stockholm, 2017–2022; PD et ICE pour explorer les relations non linéaires.
- Résultats principaux
- L’âge était la variable principale; au-delà de 60 ans, une hausse complexe de HRTS apparaissait après deux heures. Discrimination modeste (AUC 0,66).
- Portée opérationnelle
- Les longues attentes peuvent justifier une réévaluation systématique lorsque la vulnérabilité a pu être sous-estimée.
Modèle exploratoire non validé pour prédiction individuelle ou automatisation, fondé sur peu de variables d’une région.
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Explorer cette question de rechercheTitre de la publication originale
Uncovering nonlinear patterns in time-sensitive prehospital breathing emergencies: an exploratory machine learning study
Cette page résume la recherche. Consultez la publication originale en anglais pour l’intégralité des méthodes, résultats et conditions de réutilisation.
Provenance de la recherche
- Statut de publication
- Évalué par les pairs
- Question de recherche
- Comment délai, âge et sexe interagissent avec le triage à haut risque parmi 132 395 missions respiratoires.
- Population
- 132 395 missions des services médicaux d’urgence
- Contexte
- Stockholm, Suède
- Période
- 2017–2022
- Méthode
- Analyse rétrospective de 132 395 missions respiratoires à Stockholm, 2017–2022; PD et ICE pour explorer les relations non linéaires.
- Limites d’interprétation
- Modèle exploratoire non validé pour prédiction individuelle ou automatisation, fondé sur peu de variables d’une région.
- Citer cette recherche
- Hill P, Jonsson D, Lederman J, Bolin P, et al. Uncovering nonlinear patterns in time-sensitive prehospital breathing emergencies: an exploratory machine learning study. BMC Med Inform Decis Mak. 2025;25:205. doi:10.1186/s12911-025-03046-z