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Enregistrement W1977446339 · doi:10.1097/ccm.0000000000000551

Targeted Temperature Management Processes and Outcomes After Out-of-Hospital Cardiac Arrest

2014· article· en· W1977446339 sur OpenAlexafffundabout
Steve Lin, Damon C. Scales, Paul Dorian, Alexander Kiss, Matthew R. Common, Steven C. Brooks, Shaun G. Goodman, Justin D. Salciccioli, Laurie J. Morrison

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTargeted temperature managementMedicineOdds ratioGeneralized estimating equationOddsEmergency medicineCohortInternal medicineCardiopulmonary resuscitationResuscitationReturn of spontaneous circulationLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Targeted temperature management has been shown to improve survival with good neurological outcome in patients after out-of-hospital cardiac arrest. The optimal approach to inducing and maintaining targeted temperature management, however, remains uncertain. The objective of this study was to evaluate these processes of care with survival and neurological function in patients after out-of-hospital cardiac arrest. DESIGN: An observational cohort study evaluating the association of targeted temperature management processes with survival and neurological function using bivariate and generalized estimating equation analyses. SETTING: Thirty-two tertiary and community hospitals in eight urban and rural regions of southern Ontario, Canada. PATIENTS: Consecutive adult (≥ 18 yr) patients admitted between November 1, 2007, and January 31, 2012, and who were treated with targeted temperature management following nontraumatic out-of-hospital cardiac arrest. INTERVENTIONS: Evaluate the association of targeted temperature management processes with survival and neurologic function using bivariate and generalized estimating equation analyses. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: There were 5,770 consecutive out-of-hospital cardiac arrest patients, of whom 747 (12.9%) were eligible and received targeted temperature management. Among patients with available outcome data, 365 of 738 (49.5%) survived to hospital discharge and 241 of 675 (35.7%) had good neurological outcomes. After adjusting for the Utstein variables, a higher temperature prior to initiation of targeted temperature management was associated with improved neurological outcomes (odds ratio, 1.27 per °C; 95% CI, 1.08-1.50; p = 0.004) and survival (odds ratio, 1.26 per °C; 95% CI, 1.09-1.46; p = 0.002). A slower rate of cooling was associated with improved neurological outcomes (odds ratio, 0.74 per °C/hr; 95% CI, 0.57-0.97; p = 0.03) and survival (odds ratio, 0.73 per °C/hr; 95% CI, 0.54-1.00; p = 0.049). CONCLUSIONS: A higher baseline temperature prior to initiation of targeted temperature management and a slower rate of cooling were associated with improved survival and neurological outcomes. This may reflect a complex relationship between the approach to targeted temperature management and the extent of underlying brain injury causing impaired thermoregulation in out-of-hospital cardiac arrest patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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