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Enregistrement W2942040132 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.19542

Abstract 19542: A North American Survey of Public Opinion on the Acceptability of Crowdsourcing Basic Life Support for Out-of-hospital Cardiac Arrest

2015· article· en· W2942040132 sur OpenAlexaffabout
Katie N. Dainty, Steven C. Brooks

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensQueen's UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBasic life supportCardiopulmonary resuscitationPollingMedical emergencyEmergency medicineResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Performance of bystander CPR and early defibrillation following out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) have been shown to increase the odds of survival to hospital discharge more than 3-fold. The PulsePoint Respond™ Application (App) is a novel system that can be implemented by EMS to crowdsource basic life support for victims of OHCA. The system sends cardiac arrest notifications to a user’s mobile device which includes the location of the emergency and nearby public access defibrillators to facilitate bystander CPR and AED use while EMS personnel are en route. We conducted a North American survey to evaluate public perceptions of such an application, including acceptability and willingness to respond to alerts. Methods: The web-based survey was conducted in Canada and the USA by an established external polling vendor, Ipsos Reid. Sampling was designed to ensure broad representation of gender, age, geography, and spoken language following recent census statistics. Respondents were presented with a short concept description of cardiac arrest and the Pulsepoint app in text format followed by 6 closed-ended and 4 open-ended questions. Results: A random sample of 2,415 total surveys were collected (1106 from Canada and 1309 from the US). 70% of Canadian respondents but only 47% of US respondents had been trained in CPR at some point. On average, 79.5% of respondents agreed that Pulsepoint is something they would like to see in their community and 59.5% said they would download the App. 80% of Canadians and 77% of Americans were comfortable with receiving help in a public setting (street, office, etc) and 72 and 68% respectively, indicated they would be comfortable with receiving help in a private setting (home). Less than 40% of respondents identified concerns; as expected those identified included training concerns and trust issues. An average of 89% of the sample from both countries felt it was important that responders have up-to-date CPR certification. Conclusions: Overall, the North American public find the concept of the Pulsepoint application and crowdsourcing basic life support for OHCA acceptable and would be willing to respond. This is encouraging insight to support the use of social media to increasing bystander CPR rates in North America.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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