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Enregistrement W4383216360 · doi:10.1080/10903127.2023.2231559

Community Interventions for Out-of-Hospital Cardiac Arrest in Resource-Limited Settings: A Scoping Review Across Low, Middle, and High-Income Countries

2023· review· en· W4383216360 sur OpenAlexaff
Nicholas Grubic, Braeden Hill, Katherine S. Allan, Katie N. Dainty, Amer M. Johri, Steven C. Brooks

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensNorth York General HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionCINAHLContext (archaeology)PopulationGlobal healthEnvironmental healthPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is a major global health challenge, characterized by poor survival outcomes worldwide. Resource-limited settings are burdened with suboptimal emergency response and worse outcomes than high-resource areas. Engaging the community in the response to OHCA has the potential to improve outcomes, although an overview of community interventions in resource-limited settings has not been provided.Objective This review evaluated the scope of community-based OHCA interventions in resource-limited settings.Methods Literature searches in electronic databases (MEDLINE, EMBASE, Global Health, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Clinical Trials) and grey literature sources were performed. Abstract screening, full-text review, and data extraction of eligible studies were conducted independently by two reviewers. The PCC (Population, Concept, and Context) framework was used to assess study eligibility. Studies that evaluated community-based interventions for laypeople (Population), targeting emergency response activation, cardiopulmonary resuscitation (CPR), or automated external defibrillator (AED) use (Concept) in resource-limited settings (Context) were included. Resource-limited settings were identified by financial pressures (low-income or lower-middle-income country, according to World Bank data on year of publication) or geographical factors (setting described using keywords indicative of geographical remoteness in upper-middle-income or high-income country).Results Among 14,810 records identified from literature searches, 60 studies from 28 unique countries were included in this review. Studies were conducted in high-income (n = 35), upper-middle-income (n = 2), lower-middle-income (n = 22), and low-income countries (n = 1). Community interventions included bystander CPR and/or AED training (n = 34), community responder programs (n = 8), drone-delivered AED networks (n = 6), dispatcher-assisted CPR programs (n = 4), regional resuscitation campaigns (n = 3), public access defibrillation programs (n = 3), and crowdsourcing technologies (n = 2). CPR and/or AED training were the only interventions evaluated in low-income, lower-middle-income, and upper-middle-income countries.Conclusions Interventions aimed at improving the community response to OHCA in resource-limited settings differ globally. There is a lack of reported studies from low-income countries and certain continental regions, including South America, Africa, and Oceania. Evaluation of interventions other than CPR and/or AED training in low- and middle-income countries is needed to guide community emergency planning and health policies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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