Continuous Electrocardiographic Monitoring and Cardiac Arrest Outcomes in 8,932 Telemetry Ward Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the benefit of routine electrocardiographic (ECG) telemetry monitoring on in-hospital cardiac arrest survival. METHODS: In a tertiary care hospital, all telemetry ward admissions and cardiac arrests occurring over a five-year period were reviewed. Ward location and survival to discharge were determined for all patients outside of critical care areas. RESULTS: During the study period, 8,932 patients were admitted to the telemetry ward, and 20 suffered cardiac arrest (0.2%; 95% CI = 0.1 to 0.3). Telemetry monitors signaled the onset of cardiac arrest in only 56% (95% CI = 30 to 80) of monitored arrests. Three patients survived to discharge, and in two of these three patients the arrest onset was signaled by the monitor. This yields a monitor-signaled survival rate among telemetry ward patients of 0.02% (95% CI = 0 to 0.05). All survivors suffered significant arrhythmias prior to their cardiac arrests. CONCLUSIONS: Cardiac arrest is an uncommon event among telemetry ward patients, and monitor-signaled survivors are extremely rare. Routine telemetry offers little cardiac arrest survival benefit to most monitored patients, and a more selective policy for telemetry use might safely avoid ECG monitoring for many patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».