Assessment of Canadian Public Automated External Defibrillator Registries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public automated external defibrillator (AED) registries aim to increase layperson defibrillation for victims of out-of-hospital cardiac arrest. This study aims to characterize Canadian AED registries and the process by which these databases are updated and used. METHODS: A survey was administered to representatives from each eligible AED registry. Collected data included information on registry management, AED validation process, linkage to emergency medical dispatch (EMD), and number of AEDs per registry. Three unregistered AEDs in each region were then located and registered into their respective registry. The primary endpoint was the proportion of AEDs that became visible in the registry within 1 month. RESULTS: Of the 9 Canadian provinces that have registries, 7 are provincial, whereas 2 contain smaller independent registries. The survey was completed by 90% of contacted registries. The number of AEDs per registry ranged from 21 to 443 per 100,000 persons. Six registries are managed by a provincial government, 6 use a standardized validation process, and 8 are linked to EMD. Of the 21 AEDs registered by our study personnel in 7/10 registries, 9 (43%) were made available to the public within 1 month of registration. Only 1 registry employed an AED validation process that included direct contact with AED managers. CONCLUSIONS: Canadian public AED registries demonstrate significant differences in their governance and administrative processes. A majority of registries are integrated with EMD for out-of-hospital cardiac arrest, but not all registries use a standardized validation process to ensure accuracy of AED information submitted by the public.
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 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 ».