Abstract 191: Community Uptake of a Smartphone Application to Recruit Bystander Basic Life Support for Victims of Out-of-Hospital Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background: PulsePoint is a smartphone application that links bystanders with the 911 response to cardiac arrest. The application facilitates bystander basic life support while EMS personnel are en route. After community members download the free software to their smartphones, they can receive automated alerts directing them to nearby public location out-of-hospital cardiac arrests and public AED locations. Objective: To quantify the uptake of the PulsePoint application in two Californian communities. Methods: PulsePoint was launched in San Ramon December 2011 and in San Jose February 2012. Promotional efforts in both communities included mass media campaigns, public service announcements in theatres and the use of social media outlets (e.g. Twitter and Facebook). Data from iTunes, Android Market and the PulsePoint enterprise server were collected to document uptake. Results: As of May 27, 2012 there were 23,069 PulsePoint application downloads (18,000 iOS, 5,069 Android). Figure 1 shows the cumulative installations of the PulsePoint application over time. The number of devices registered on the PulsePoint server is 11,167, accounting for users who removed the application from their device after installation. Of those devices registered, only 30% (3,350/11,167) have settings configured to receive cardiac arrest alerts. To date, there have been 64 suspected cardiac arrest incidents associated with a PulsePoint alert. Conclusion: There has been significant uptake of the PulsePoint application in San Ramon and San Jose with an increasing number of users over time. Future work should focus on methods to maximize the number of users configuring the cardiac arrest alerts feature to be active, to encourage retention of the application and determining the effectiveness of the application with respect to increasing bystander CPR, AED use and survival for out-of-hospital cardiac arrest victims in the community.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».