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Enregistrement W2018714499 · doi:10.1136/emermed-2013-202874

Prehospital use of furosemide for the treatment of heart failure

2014· article· en· W2018714499 sur OpenAlexaff
Andy Pan, Ian G. Stiell, Richard Dionne, Justin Maloney

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergyCancerBladder cancerPopulationInternal medicineDermatologyPediatricsImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The diagnosis and management of acute decompensated heart failure (HF) in the prehospital setting can be challenging. The objectives of this study are to evaluate the appropriateness of furosemide use by Emergency Medical Services (EMS) and its association with adverse outcomes. METHODS: This study was a multi-centre health records review of EMS patients who received prehospital furosemide or had an emergency department (ED) diagnosis of HF. We included acutely ill patients ≥50 years of age with shortness of breath transported by land EMS. Univariate and logistic regression analyses were performed to determine associations between furosemide use and serious adverse outcomes (acute renal failure, intubation, vasopressors or death). RESULTS: The study population consisted of 330 patients (N=58, furosemide given by EMS but no HF diagnosed in ED; N=110, furosemide given, HF diagnosed; N=162, no furosemide given, HF diagnosed). The median dose of intravenous furosemide was 80 mg (range 20-80 mg). Serious adverse outcomes occurred in 61 patients (19.0%, 23.6% and 14.8% of the three groups, respectively; p=0.18). The adjusted ORs for adverse events with furosemide use was 0.62 (95% CI 0.33 to 1.43) in patients with a diagnosis of HF and 1.14 (95% CI 0.58 to 2.23) in those without. CONCLUSIONS: More than a third of patients who received prehospital furosemide did not have an HF diagnosis, suggesting that the prehospital diagnosis of HF can be challenging. Serious adverse outcomes were identified in all patient groups and we found no statistically significant associations between furosemide use and adverse events.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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