Reporting standard for describing first responder systems, smartphone alerting systems, and AED networks
Notice bibliographique
Résumé
Standardized reporting of data is crucial for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) research. While the implementation of first responder systems dispatching volunteers to OHCA is encouraged, there is currently no uniform reporting standard for describing these systems. A steering committee established a literature search to identify experts in smartphone alerting systems. These international experts were invited to a conference held in Hinterzarten, Germany, with 40 researchers from 13 countries in attendance. Prior to the conference, participants submitted proposals for parameters to be included in the reporting standard. The conference comprised five workshops covering different aspects of smartphone alerting systems. Proposed parameters were discussed, clarified, and consensus was achieved using the Nominal Group Technique. Participants voted in a modified Delphi approach on including each category as a core or supplementary element in the reporting standard. Results were presented, and a writing group developed definitions for all categories and items, which were sent to participants for revision and final voting using LimeSurvey web-based software. The resulting reporting standard consists of 68 core items and 21 supplementary items grouped into five topics (first responder system, first responder network, technology/algorithm/strategies, reporting data, and automated external defibrillators (AED)). This proposed reporting standard generated by an expert opinion group fills the gap in describing first responder systems. Its adoption in future research will facilitate comparison of systems and research outcomes, enhancing the transfer of scientific findings to clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».