A Systematic Review of Effectiveness of Automated External Defibrillators Delivered by Drones
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the 2019 annual report by Fire and Disaster Management Agency (FDMA) in Japan, the survival rate of patients with Out-of-Hospital cardiac arrest (OHCA) who were rescued by Automated External Defibrillators (AED) was 6.2 times higher than those who were not treated appropriately. Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have been evaluated as the means of delivering medical equipment and goods. This study was therefore designed to evaluate the effectiveness of UAV technology applied to AED delivery through a systematic review methodology. METHODS: Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- Analyses (PRISMA) statement was utilized to guide the review. Electronic databases such as Medline through PubMed and CiNii were searched. Search terms were used in a variety of combinations, including AED, UAV, and drone in English and Japanese. RESULTS: Nine articles were identified through the review process. Most of the studies were conducted in Western countries, and all of them were done after 2016. Seven studies evaluated the time reductions in the delivery of the defibrillation in OHCAs by simulation study methods and/or test flights of UAV. All the studies showed the positive results regarding the time reductions to AED access by bystanders compared with the current setting of no UAV networks. CONCLUSION: The studies included in this review showed UAV technology around AED delivery would have the potential to reduce the time of the defibrillation in OHCA patients. More evidence especially around the real-world utilization and the cost-effectiveness of the technology deployment are expected for the future adaptation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».