Improving Chest Compressions Following Cardiac Arrest: Pushing Ahead
Notice bibliographique
Résumé
In Canada there are in excess of 40,000 annual cardiac arrests. Unfortunately, survival remains low following both out-of-hospital and in-hospital cardiac arrest, and many premature deaths are believed to be preventable. Studies have shown that high-quality chest compressions are key to survival, and the American Heart Association has summarized the need for: 1) adequate compression depth 2) adequate compression rate 3) avoiding leaning 4) minimizing interruptions 5) and minimizing chest rise. However, both laypersons and professionals are failing to reliably achieve these recommendations. Several devices (which provide real-time visual and audio feedback) have been developed with the goal of improving performance. Voice advisory manikins and motion capture technology utilize accelerometer technology and infrared sensors. Portable devices- including the CPREzyTM, PocketCPRTM, and CPRmeterTM- use accelerometer or pressure sensor technology. A number of defibrillators have been modified to provide real-time feedback. Recently, two applications, iCPR and PocketCPR, have been developed to capitalize on the ubiquity and familiarity of smartphones. These novel devices have shown the potential to improve the quality of chest compressions. What is needed is further research (and development) into how to translate these exciting opportunities into improved survival following cardiac arrest.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».