Reducing Barriers for Implementation of Bystander-Initiated Cardiopulmonary Resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
S udden cardiac arrest (SCA) is a leading cause of death in the United States and Canada. In the United States, each year 330 000 people die of coronary heart disease out of the hospital or in emergency departments. Of these, 150 000 SCAs occur out of the hospital. Despite the development of electrical defibrillation and the more recent implementation of lay rescuer defibrillation programs, the vast majority of these victims do not leave the hospital alive. In studies over the past 15 years, only 1.4% of patients with out-of-hospital arrest in Los Angeles, Calif, survived to hospital discharge 3 ; in Chicago, Ill, the number was 2%, 4 and in Detroit, Mich, it was 1%. 5 Conversely, a few municipalities such as Seattle, Wash, report much higher survival rates from SCA-more than 15% in 1 study 6 -which suggests that survival rates need not remain so low. Recent work in Europe and elsewhere has confirmed that a higher survival-to-hospital discharge rate is indeed a realistic goal, with survival rates as high as 9% reported in Amsterdam 7 and 21% in Maribor, Slovenia. he American Heart Association (AHA) uses 4 links in the "chain of survival" to illustrate the time-sensitive actions required for victims of SCA: (1) early recognition of the emergency and activation of emergency medical services (EMS), (2) early bystander cardiopulmonary resuscitation (CPR), (3) early delivery of shock(s) from a defibrillator if indicated, and (4) early advanced life support and postresuscitation care. Immediate bystander recognition of the emergency and EMS activation are critical. In many communities, however, these actions may be followed by significant delays,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».