Community first response and out-of-hospital cardiac arrest: Identifying priorities for data collection, analysis, and use via the nominal group technique
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.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Community First Response (CFR) is an important component of Out-of-hospital Cardiac Arrest management in many countries, including Ireland. Reliable, strategic data collection and analysis are required to support the development of CFR. However, data on CFR are currently limited in Ireland and internationally. This research aimed to identify the most important CFR data to record, the most important uses of CFR data, and barriers and facilitators to CFR data collection and use. METHODS: The Nominal Group Technique structured consensus process was used. An expert panel comprising key stakeholders, including volunteers, clinicians, researchers, policy-makers, and a patient, completed a survey to generate lists of the most important CFR data to record and the most important uses of CFR data. Subsequently, they participated in a consensus meeting to agree the top ten priorities from each list. They also identified barriers and facilitators to CFR data collection and use. RESULTS: The top ten CFR data items to record included volunteer response time, interventions/activities completed by volunteers, and the mental/physical impact on volunteers. The top ten most important uses of CFR data included providing feedback to volunteers, improving volunteer training, and measuring CFR effectiveness. Barriers included time constraints and limited training. Facilitators included having appropriate software/equipment and collecting minimal data. CONCLUSION: The results can guide CFR research and inform the development of CFR data collection and analysis policy and practice in Ireland and internationally. Ultimately, improving CFR data collection and use will help to optimise this important intervention and enhance its evidence base.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle