Cardiopulmonary Resuscitation Training Disparities in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background Bystander cardiopulmonary resuscitation ( CPR ) is associated with increased survival from cardiac arrest, yet bystander CPR rates are low in many communities. The overall prevalence of CPR training in the United States and associated individual‐level disparities are unknown. We sought to measure the national prevalence of CPR training and hypothesized that older age and lower socioeconomic status would be independently associated with a lower likelihood of CPR training. Methods and Results We administered a cross‐sectional telephone survey to a nationally representative adult sample. We assessed the demographics of individuals trained in CPR within 2 years (currently trained) and those who had been trained in CPR at some point in time (ever trained). The association of CPR training and demographic variables were tested using survey weighted logistic regression. Between September 2015 and November 2015, 9022 individuals completed the survey; 18% reported being currently trained in CPR , and 65% reported training at some point previously. For each year of increased age, the likelihood of being currently CPR trained or ever trained decreased (currently trained: odds ratio, 0.98; 95% CI, 0.97–0.99; P <0.01; ever trained: OR , 0.99; 95% CI , 0.98–0.99; P =0.04). Furthermore, there was a greater then 4‐fold difference in odds of being currently CPR trained from the 30–39 to 70–79 year old age groups (95% CI , 0.10–0.23). Factors associated with a lower likelihood of CPR training were lesser educational attainment and lower household income ( P <0.01 for each of these variables). Conclusions A minority of respondents reported current training in CPR . Older age, lesser education, and lower income were associated with reduced likelihood of CPR training. These findings illustrate important gaps in US CPR education and suggest the need to develop tailored CPR training efforts to address this variability.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».