Community Interventions for Out-of-Hospital Cardiac Arrest in Resource-Limited Settings: A Scoping Review Across Low, Middle, and High-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».