Basic life support awareness among non-medical students at King Faisal University, Al Ahsa, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The knowledge and skills about basic life support (BLS) and advanced life support are the most important determining factors of the cardiopulmonary resuscitation (CPR) success rates. Practicing simple CPR techniques as well as knowing BLS improves the chances of survival of the patient until experienced medical help can arrive. In most cases, it is sufficient for survival in itself. The study aimed to determine non-medical undergraduate students' knowledge of BLS and related skills at King Faisal University.Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted across King Faisal University, Al Ahsa, Saudi Arabia between October 10 and December 30, 2021. A total of 406 students from nonmedical colleges participated in the study. A validated Arabic-language questionnaire was subsequently administered, which included 10 items assessing knowledge about BLS.Results: A total of 406 participants completed the questionnaire. The majority of participants (82.5%) had poor knowledge of the BLS. A quarter of students (25.1%) indicated that they had previously taken BLS training. Approximately (16%) of students acquired their knowledge about BLS from the internet, 7.6% from watching movies and TV shows, 16% from school subjects, 2.2% from college subjects, and 26.4% from reading.Conclusions: BLS knowledge was very limited among non-medical colleges students. It is evident from the study that nonmedical students need better BLS training in order to respond appropriately to cardiac arrest and other emergency situations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».