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Enregistrement W3093338442 · doi:10.1016/j.resplu.2020.100033

“Drones are a great idea! What is an AED?” novel insights from a qualitative study on public perception of using drones to deliver automatic external defibrillators

2020· article· en· W3093338442 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesZOLL Medical Corporation
Mots-clésDronePerceptionMedicinePsychologyNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The quickest way to ensure survival in an out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is for a bystander to provide immediate cardiopulmonary resuscitation (CPR) and apply an automated external defibrillator (AED). The urgency of OHCA treatment has led to the proposal of alternative avenues for better access to AEDs, particularly in rural settings. More recently, using unmanned aerial vehicles (or drones) to deliver AEDs to rural OHCA sites has proven promising in improving survival rates. OBJECTIVE: A pilot drone AED delivery program is currently being piloted in the community of Caledon, Ontario. The purpose of this study was to develop an understanding of public perception and acceptance of the use of drones for this purpose and to identify tailored community engagement strategies to ensure successful uptake. METHODS: In-depth qualitative descriptive study using interviews and focus group data collection and inductive thematic analysis. Purposive sampling was used to recruit 67 community members (40 interviews; 2 focus groups of 15) at existing community events in the project area. Interview guides were used to ensure consistency across data collection events. Detailed field notes were recorded when audio-recording was not possible. RESULTS: The central message seen throughout the data was quickly identified as the potential impact of low levels of CPR and AED literacy in the community over anything else including concerns about the drone. The impact of the community's existing relationship with the EMS; the need for bystander CPR & AED promotion prior to the program launch; and the value the community places on transparency and accountability related to the research and the drones were also key findings. In general, the drone concept was found to be acceptable but concerns about providing CPR and using the AED was what created anxieties in the lay public that we underestimated. CONCLUSION: Drone-delivered AEDs may be feasible and effective but successful uptake in smaller communities will require a deep understanding of a community's cardiac arrest literacy levels, information needs and readiness for innovation. This work will inform a robust community engagement plan that will be scalable to other locations considering a drone AED program.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,270 · 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