A smartwatch-based CPR feedback device improves chest compression quality among health care professionals and lay rescuers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) quality significantly impacts patient outcomes during cardiac arrests. With advancements in health care technology, smartwatch-based CPR feedback devices have emerged as potential tools to enhance CPR delivery. Objective: This study evaluated a novel smartwatch-based CPR feedback device in enhancing chest compression quality among health care professionals and lay rescuers. Methods: A single-center, open-label, randomized crossover study was conducted with 30 subjects categorized into 3 groups based on rescuer category. The Relay Response BLS smartwatch application was compared to a defibrillator-based feedback device (Zoll OneStep CPR Pads). Following an introduction to the technology, subjects performed chest compressions in 3 modules: baseline unaided, aided by the smartwatch-based feedback device, and aided by the defibrillator-based feedback device. Outcome measures included effectiveness, learnability, and usability. Results: < .05), compared to unaided compressions. Compression variability was significantly reduced with the smartwatch-based device (coefficient of variation: 14.9% vs 26.6%), indicating more consistent performance. Fifteen of 20 professional rescuers reached effective compressions using the smartwatch-based device in an average 2.6 seconds. A usability questionnaire revealed strong preference for the smartwatch-based device over the defibrillator-based device. Conclusion: The smartwatch-based device enhances the quality of CPR delivery by keeping compressions within recommended ranges and reducing performance variability. Its user-friendliness and rapid learnability suggest potential for widespread adoption in both professional and lay rescuer scenarios, contributing positively to CPR training and real-life emergency responses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».