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Enregistrement W4411222464 · doi:10.29045/14784726.2025.6.10.1.56

The impact of drone delivery of an automated external defibrillator: a simulation feasibility study

2025· article· en· W4411222464 sur OpenAlexaff
Owen Finney, Kate Snowdon, Sara Lomzynska, Danielle Ferraresi, Michael Norton, David Austin, Chris P Gale, Chris Wilkinson, Graham McClelland

Notice bibliographique

RevueBritish Paramedic Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDroneAutomated external defibrillatorComputer scienceComputer securityMedicineEmergency medicineCardiopulmonary resuscitationBiologyResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is a leading cause of death in Europe. Early defibrillation is associated with improved outcomes. While this may be delivered by members of the public using an automated external defibrillator (AED), they are used infrequently. Drone delivery of an AED may enable quicker defibrillation compared to awaiting arrival of emergency medical services. Little is known about how members of the public may react to AED delivery or about the potential impact of retrieving an AED on the provision of high-quality cardiopulmonary resuscitation (CPR). Methods: A feasibility study using a simulated OHCA scenario was completed by members of the public. Participants performed CPR on a manikin, guided by an ambulance service call handler, which was interrupted by AED delivery. CPR quality and the duration of the interruption for AED retrieval were recorded, and participants' feedback on the scenario was collected using a survey. Results: Twelve participants completed the study. Overall, a median of 61% (interquartile range [IQR] 21-79) of chest compressions were delivered at the correct speed, and 99% (IQR 78-100) at the correct depth. CPR was discontinued for a median of 116 (96-135) seconds to retrieve an AED and deliver a shock. Participants described the scenario as stressful and challenging, were supportive of the concept of AED delivery by drone and emphasised the value of call-handler instructions and guidance. Conclusion: This study demonstrated the feasibility of a process and outcomes evaluation of simulated drone-delivered AED to members of the public. The retrieval process was associated with notable interruption in the delivery of CPR, but it remains unknown whether any impact of this may be offset by expedited use of the AED. Understanding the likely overall impact of drone delivery of AEDs on patient outcomes is critical before this approach should be considered in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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