279 Drone-delivered automated external defibrillators for out-of-hospital cardiac arrest. a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Drone-delivery of automated external defibrillators (AEDs) to out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is increasingly being investigated for early defibrillation. To obtain an overview of international status and feasibility, we performed a scoping review of the literature concerning drone-AED delivery. <h3>Method</h3> Combining search strings of drone with OHCA OR AED in ‘MESH’ and ‘text-word’ searches and with synonyms, Embase and PubMed was searched on 29th of December 2021. Peer-reviewed articles, abstracts, editorials, and letters published in English language were included. <h3>Results</h3> After duplicate removal, title/abstract screening, and full-text review, a total of 23/122 records were included. Included studies were either test-flights with drone-AED or virtual flight models calculating drone-AED coverage in different ways. Fifteen studies (from Sweden, Canada, USA (Washington, Virginia, North Carolina, and Utah) France, Germany, Northern Ireland, South Korea, and Austria) concerned location and quantity of drone bases in a virtual drone-flight simulation model. All studies estimated an overall time gain to AED on scene compared with standard Emergency Medical Service (EMS) arrival, with varying proportions of OHCAs covered by drone-AED delivery prior to standard EMS. Seven studies concerned simulation flights, 4 of these included the human-drone interaction. One study delivered AEDs to real-life suspected OHCA with a delivery success rate of 92%. All these studies found drone-delivery of AEDs feasible. <h3>Conclusion</h3> All 23 investigative studies found drone-delivery of AEDs to suspected OHCA feasible and with an overall estimated time gain compared with standard EMS. Only one study described drone-AED delivery to real-life suspected OHCA. <h3>Conflict of interest</h3> None. <h3>Funding</h3> Novo Nordisk Foundation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».