Basic Life Support Knowledge Among a Nonmedical Population in Jeddah, Saudi Arabia: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing basic life support (BLS) at the site of an accident is crucial to increase the survival rates of the injured people. It is especially relevant when health care is far away. OBJECTIVE: The aim of our study is to assess the BLS knowledge level of the Saudi Arabian population and identify influencing factors associated with level of knowledge about BLS. METHODS: Our study is a cross-sectional descriptive study, which was conducted using a self-administered online questionnaire derived from the BLS practice test. The Saudi population was the target population. The questionnaire was divided into two parts: one contained demographic data and the second part contained questions to test the population's perception about how to perform BLS techniques properly. The data were collected between July and August 2017. Statistically significant differences were defined as those with a P value <.05, and a score of five or more was considered a passing score on the second part. We used SPSS version 21 for data analysis. RESULTS: Our study included 301 participants. Our participants' BLS online exam scores ranged from 0 to 10, with a mean of 4.1 (SD 1.7). Only 39.2% (118/301) of the participants passed the test. The percentage of bachelor's degree or higher holders constituted 60.1% (181/301) of the study population. In addition, higher income was significantly associated with higher scores on the test (P=.04). CONCLUSIONS: This study demonstrated that the theoretical knowledge level of BLS among the general population in Jeddah was below average. There is a critical need to increase the public's exposure to BLS education through raising awareness campaigns and government-funded training programs that aim to curb the incidence of out-of-hospital cardiac arrest mortalities in the Saudi community.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».