The impact of locked cabinets for automated external defibrillators (AEDs) on cardiac arrest and AED outcomes: A scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rapid public defibrillation with automated external defibrillators (AEDs) is critical to improving out-of-hospital cardiac arrest survival. Concerns about AED theft and vandalism have led to implementing security measures, including locked cabinets. This scoping review, conducted as part of the evidence review for the International Liaison Committee on Resuscitation, explores the impact of securing AEDs in locked cabinets. Methods: Searches of Medline, Embase, Cochrane, CINAHL (from database inception to 25/5/2024) and Google Scholar (first 200 articles). Studies of any type or design, published with an English abstract, examining the impact of locked AED cabinets were included. The included studies were grouped by outcomes, and an iterative narrative synthesis was performed. Results: We screened 2,096 titles and found 10 relevant studies: 8 observational studies (4 published as conference abstracts) and 2 simulation studies. No study reported patient outcomes. Studies reported data on between 36 and 31,938 AEDs. Most studies reported low rates (<2%) of theft/missing/vandalism, including AEDs that were accessible 24/7. The only study comparing unlocked and locked cabinets showed minimal difference in theft and vandalism rates (0.3% vs. 0.1%). Two simulation studies showed significantly slower AED retrieval when additional security measures, included locked cabinets, were used. A survey of first responders reported half (25/50) were injured while accessing an AED that required breaking glass to access. Conclusion: The limited literature suggests that vandalism and the loss of AEDs are rare and occur in locked and unlocked cabinets. Research on this topic is needed that focuses on real-life retrieval and patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 découle