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Enregistrement W4386660833 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.3144

The McGill World Restart a Heart 2020 Campaign: a student-led, patient-engaged, large-scale online simulation program

2021· article· en· W4386660833 sur OpenAlexafffundabout
Jeremy Y. Levett, S B Allard, E Chamass, S Chami, Alexa Ehlebracht, Sohair Elbaz, A Essebag, C Skiadopoulos, Farhan Bhanji

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineSocial mediaCardiopulmonary resuscitationAudience measurementMedical educationPublic relationsAdvertisingEmergency medicineResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cardiac arrest is a leading cause of death, with the majority of cases occurring in homes or public places. Up to 55% are witnessed by family members, colleagues or friends, yet most victims don't receive cardiopulmonary resuscitation (CPR), which can triple the odds of survival. Mortality therefore remains high at over 90%. Enhancing bystander CPR skills is a crucial public health investment. Objective Engage the Canadian and global community in a thought-provoking and immersive experience to explore cardiac arrests, destigmatize bystander CPR, and enhance resuscitation knowledge and skills. Partner with patients, leverage innovative technologies, and social media, to develop a digital scalable simulation/educational exercise. Methods Interprofessional healthcare students from the Faculty coordinated a University World Restart a Heart (WRAH) 2020 Campaign as part of a global initiative. Amplified by social media influencers, the Campaign team produced a bilingual digital Campaign with succinct and high-impact videos including survivor and non-survivor family perspectives, digital live events, a patient education guide for families of cardiac arrest patients, and an open access eModule. Our Steering Committee comprised University leadership, intensive and emergency care physicians, a cardiac arrest survivor, and the communications team from the Faculty, Centre for Simulation and Interactive Learning, and University Health Centre. Results The Campaign garnered an international audience with over 74,636 impressions across social media platforms (Facebook, Instagram, and Twitter), 42,600 views of Campaign videos, and 1,500 views of hour-long webinars. Campaign ambassadors had a combined viewership of over 500,000 followers, and included astronaut physicians, Olympic athletes, adult and pediatric cardiac arrest survivors, and social media influencers. The Campaign launched an innovative bystander resuscitation eModule that delivers scalable screen-based simulation. The patient education guide, in collaboration with the University Health Centre's Patient Education Office, focuses on the chain of survival and expectations for acute management, hospitalization and recovery. Conclusion Tens of thousands of individuals reached through the University WRAH 2020 Campaign are now empowered to initiate CPR, which may help reduce the morbidity and mortality of cardiac arrests. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Foundation. Main funding source(s): The McGill Fund.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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