Knowledge, Attitude and Perceptions of Healthcare Workers in Arab Countries Regarding Basic Life Support; a Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Effective Basic Life Support (BLS) interventions, including cardiopulmonary resuscitation (CPR), are essential for enhancing survival rates. This review aimed to evaluate the knowledge, attitudes, and perceptions (KAP) of healthcare professionals regarding BLS in Arab countries. Methods: We conducted a systematic search on PubMed, Cochrane, Scopus, Web of Science, and EMBASE, to identify relevant studies. We included studies performed in Arab countries that included healthcare workers' KAP assessment towards BLS. The meta-analysis was carried out utilizing the OpenMeta Analyst Software, and a subgroup analysis was performed for Nursing staff category. The quality of the included cross-sectional studies was assessed through Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Results: A total of 18 studies were included in our study, and eight of them entered the analysis. The study showed that 61.3% (95% confidence interval (CI): 48.9%, 73.7%, p<0.001) of health care workers were knowledgeable about the correct CPR ratio, and 62.1% (95% CI: 51.7%, 72.5%, p<0.001) answered the location of chest compression correctly. While, only 36.5% (95% CI: 23.5%, 49.6%, p<0.001) had correct answers regarding the compression rate, 48.1% (95% CI: 38.1%, 58.0%, p<0.001) were aware of the compression depth, and 34.8% (95% CI: 22.9%, 46.7%, p<0.001) answered the sequence correctly. Conclusion: The study revealed a gap regarding the BLS KAP of healthcare workers in different Arab countries, which crucially requires taking actions, in terms of frequent certified training sessions, assessments, and clear protocols.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».