Community first response and out-of-hospital cardiac arrest: a qualitative study of the views and experiences of international experts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This research aimed to examine the perspectives, experiences and practices of international experts in community first response: an intervention that entails the mobilisation of volunteers by the emergency medical services to respond to prehospital medical emergencies, particularly cardiac arrests, in their locality. DESIGN: This was a qualitative study in which semistructured interviews were conducted via teleconferencing. The data were analysed in accordance with an established thematic analysis procedure. SETTING: There were participants from 11 countries: UK, USA, Canada, Australia, New Zealand, Singapore, Ireland, Norway, Sweden, Denmark and the Netherlands. PARTICIPANTS: Sixteen individuals who held academic, clinical or managerial roles in the field of community first response were recruited. Maximum variation sampling targeted individuals who varied in terms of gender, occupation and country of employment. There were eight men and eight women. They included ambulance service chief executives, community first response programme managers and cardiac arrest registry managers. RESULTS: The findings provided insights on motivating and supporting community first response volunteers, as well as the impact of this intervention. First, volunteers can be motivated by 'bottom-up factors', particularly their characteristics or past experiences, as well as 'top-down factors', including culture and legislation. Second, providing ongoing support, especially feedback and psychological services, is considered important for maintaining volunteer well-being and engagement. Third, community first response can have a beneficial impact that extends not only to patients but also to their family, their community and to the volunteers themselves. CONCLUSIONS: The findings can inform the future development of community first response programmes, especially in terms of volunteer recruitment, training and support. The results also have implications for future research by highlighting that this intervention has important outcomes, beyond response times and patient survival, which should be measured, including the benefits for families, communities and volunteers.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 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 ».