Factors affecting public access defibrillator placement decisions in the United Kingdom: A survey study
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: This study aimed to understand current community PAD placement strategies and identify factors which influence PAD placement decision-making in the United Kingdom (UK). Methods: Individuals, groups and organisations involved in PAD placement in the UK were invited to participate in an online survey collecting demographic information, facilitators and barriers to community PAD placement and information used to decide where a PAD is installed in their experiences. Survey responses were analysed through descriptive statistical analysis and thematic analysis. Results: There were 106 included responses. Distance from another PAD (66%) and availability of a power source (63%) were most frequently used when respondents are deciding where best to install a PAD and historical occurrence of cardiac arrest (29%) was used the least. Three main themes were identified influencing PAD placement: (i) the relationship between the community and PADs emphasising community engagement to create buy-in; (ii) practical barriers and facilitators to PAD placement including securing consent, powering the cabinet, accessibility, security, funding, and guardianship; and (iii) 'risk assessment' methods to estimate the need for PADs including areas of high footfall, population density and type, areas experiencing health inequalities, areas with delayed ambulance response and current PAD provision. Conclusion: Decision-makers want to install PADs in locations that maximise impact and benefit to the community, but this can be constrained by numerous social and infrastructural factors. The best location to install a PAD depends on local context; work is required to determine how to overcome barriers to optimal community PAD placement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 découle