Wolf Creek XVII Part 5: Mobile AEDs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Millions of out-of-hospital cardiac arrests (OHCA) occur globally each year. Survival after OHCA can be improved with the use of automated external defibrillators (AED). The main strategy for facilitating bystander defibrillation has been fixed-location public access defibrillators (PADs). New strategies of mobile AEDs depart from the model of static PADs and have the potential to address known barriers to early defibrillation and improve outcomes. Methods: Mobile AEDs was one of six focus topics for the Wolf Creek XVII Conference held on June 14-17, 2023, in Ann Arbor, Michigan, USA. Conference invitees included international thought leaders and scientists in the field of cardiac arrest resuscitation from academia and industry. Participants submitted via online survey knowledge gaps, barriers to translation and research priorities for each focus topic. Expert panels used the survey results and their own perspectives and insights to create and present a preliminary unranked list for each category that was debated, revised, and ranked by all attendees to identify the top 5 for each category. Results: Top knowledge gaps center around understanding the impact of mobile AEDs on OHCA outcomes in various settings and the impact of novel AED technologies. Top barriers to translation include questionable public comfort/acceptance, financial/regulatory constraints, and a lack of centralized accountability. Top research priorities focus on understanding the impact of the mobile AED strategies and technologies on time to defibrillation and OHCA outcomes. Conclusion: This work informs research agendas, funding priorities and policy decisions around using mobile AEDs to optimize prehospital response to OHCA.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,034 |
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 ».