Abstract 83: Barriers to Implementation of the PulsePoint Smartphone Application
Notice bibliographique
Résumé
Background: PulsePoint is a smartphone application that alerts users in the vicinity of a cardiac arrest to the location of the emergency to facilitate bystander resuscitation. Identifying barriers to implementation provides an opportunity to increase the efficacy of the application. Objective: To identify potential barriers to bystander resuscitation facilitated by the PulsePoint application. Methods: A request for survey participation was sent to all alerted smartphones between June 28, 2012 and May 1, 2013. Only one request for participation was sent to potential respondents. The survey was structured with multiple choice and free text responses administered via Survey Monkey. PulsePoint was active in 10 US EMS agencies over the course of the survey (population served ~ 1.7 million). Results: Of 2790 PulsePoint users sent a CPR notification and request for survey completion, 23.8 % completed our survey (663/2790). Figure 1 details the responses to key questions in the survey and identifies potential barriers. Approximately 37% of survey respondents did not receive an alert, despite the system sending one. Seventy-eight percent of users who received an alert did not respond (328/419). Most cited being busy with a task they could not abandon or felt the location of the emergency was too far away. Approximately 78% of those who arrived on scene (54/69) did not find a victim in cardiac arrest. Of those users who arrived before EMS and found an unconscious victim who was not breathing normally, 6/7 (86%) performed CPR. Conclusion: Several potential barriers to implementation have been identified including specificity of the alerts for actual cardiac arrest and the radius of alert around a cardiac arrest episode. The very high proportion of respondents performing bystander CPR when arriving on scene prior to EMS (86%) suggests that optimized PulsePoint implementation, with identified barriers addressed, may improve community-level bystander CPR rates.
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 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 | 0,007 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».