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Enregistrement W4416086088 · doi:10.2196/69252

Enhancing Equity in Schoolchildren’s Basic Life Support Education in Brazil Through Serious Games: Cohort Study

2025· article· en· W4416086088 sur OpenAlexvenueno aff
Uri Adrian Prync Flato, Adriana do Socorro Lima Figueiredo Flato, Isabella Bispo Diaz T Martins, Giuliana Simões Nakano, Júlia Caroline Romão, Manuela Simões Nakano, Emilio José Beffa dos Santos, Yuuki Daniel Tahara Vilas Boas, Leonardo Escobar Medeiros, Vinicius Gazin Rossignoli, Rafael Carreira Batista, Pedro Gazotto Rodrigues da Silva, Miguel Florentino, Amanda Gomes Rabelo, Thais Dias Midega, Rogério da Hora Passos, Hélio Penna Guimarães, Karl B. Kern

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasic life supportEquity (law)Socioeconomic statusIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)CohortCohort studyQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Out-of-hospital cardiac arrests (OHCAs) predominantly occur in residential settings, often witnessed by children who could act as first responders. The World Health Organization (WHO) supports the Kids Save Lives (KSL) initiative, recommending basic life support (BLS) training for children aged ≥11 years. However, disparities in BLS education persist globally, particularly in low-resource regions where socioeconomic barriers, such as school type, malnutrition, and limited infrastructure, hinder implementation. Younger children (aged <11 years) face additional challenges due to physical limitations (eg, height, weight, and grip strength), which may compromise their ability to achieve adequate chest compression depth. While gamified learning has shown promise in improving BLS engagement and skill acquisition, its efficacy across diverse socioeconomic groups remains understudied. Objective: This study aimed to compare cardiopulmonary resuscitation (CPR) performance (compression depth, rate, and recoil) between public and private school students following a game-based BLS intervention and evaluate the feasibility of a serious game (Kids Save Hearts) in improving BLS knowledge and irrespective of socioeconomic background. Methods: We conducted an observational cohort study with 336 students aged 7-17 years from 10 public and 10 private schools in Brazil (April to November 2022). Participants received 40 minutes of video-based CPR training (American Heart Association CPR in Schools) followed by 10 minutes of gamified training using the Children Save Hearts serious game (SG). CPR quality was assessed via quality of cardiopulmonary resuscitation (QCPR) scores (Laerdal QCPR manikin), measuring compression depth (mm), compression rate (per minute), and chest recoil. Anthropometric data (height, weight, and grip strength) and socioeconomic indicators (school type) were collected. Nonparametric tests (Mann-Whitney U and chi-square tests) and multivariate regression (SPSS v27.0; IBM Corp) were used to analyze associations between demographics, physical characteristics, and CPR performance. Results: Older students (11-17 years) outperformed younger peers (7-10 years) in median compression depth (48 mm vs 37 mm; P<.001) and overall QCPR scores (84 vs 42, P<.001). Private school students had higher grip strength (24.92 vs 21.48 g/cm²; P=.001), but school type did not significantly affect CPR quality. Postintervention SG scores improved universally (P<.001), with no age or socioeconomic disparities. Multivariate analysis identified age (P<.001), height (P<.001), and grip strength (P<.001) as independent predictors of high QCPR scores (≥70). Conclusions: Age and physical development were stronger determinants of CPR quality than socioeconomic factors. The game-based intervention effectively improved BLS knowledge and skills across all participants, demonstrating its potential as an equitable training tool. These findings support the scalability of gamified BLS programs in resource-limited settings.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,348 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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