Diversity of CPR manikins for basic life support education: use of manikin sex, race and body shape — a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) manikins typically appear white, lean and male. However, internationally, this does not represent the overall population or those who are at greatest risk of cardiac arrest. Diverse demographic groups including people of colour, women and obese people are known to be less likely to receive bystander CPR, public access defibrillation and suffer less favourable outcomes. It is plausible that failure to represent women, racially diverse and non-lean manikins can contribute to poor clinical outcomes in these populations. The aim of this scoping review was to summarise the current evidence for adaptations of manikins used for layperson Basic Life Support (BLS) training. METHODS: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, ERIC, Web of Science, Infromit, Scopus and Cochrane Central Register of Controlled Trials to identify all empirical studies describing or evaluating CPR manikin diversity. Data on participant characteristics, manikin adaptations, study design, and key findings of included studies describing or evaluating CPR manikin diversity were extracted. RESULTS: Initially, 2719 studies were identified, and 15 studies were finally included and were grouped into (1) studies analysing adaptions of 'standard' manikins used in training (n=11) and (2) studies evaluating CPR manikin diversity used for online learning and on social media (n=4). Six of the studies analysing different adaptations reported the influence of the manikins' sex on comfort in performing CPR, quality of chest compression, automated external defibrillator use and removing clothes; four the effects of obese manikins; and one an ethnically diverse manikin. Seven of the studies used do-it-yourself adaptions. Racial and gender diversity of CPR manikins found in educational videos was limited, with only 5% of educational videos featuring non-white manikins and 1% featuring female manikins. CONCLUSION: Adaptations of manikins used for BLS CPR training for laypersons still do not represent the diversity of communities most people are living in, internationally. There are hints that using diverse racial manikins has the potential to improve engagement in CPR training. Reported barriers hindering the use of adapted manikins were high costs and availability of these manikins.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».