Anaphylaxis cases presenting to primary care paramedics in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Data on anaphylaxis cases in pre-hospital settings is limited. As part of the Cross Canada Anaphylaxis Registry (C-CARE), we assessed anaphylaxis cases managed by paramedics in Outaouais, Quebec. A software program was developed to prospectively record demographic and clinical characteristics as well as management of cases meeting the definition of the anaphylaxis. Univariate and multivariate logistic regressions were compared to assess factors associated with severity of reactions and epinephrine use. Among 33,788 ambulance calls of which 23,486 required transport, 104 anaphylaxis cases were identified (anaphylaxis rate of 0.31% [95%CI, 0.25%, 0.37%] among all ambulance calls and 0.44% [95%CI, 0.36%, 0.54%] among those requiring transport). The median age was 46.8 years and 41.3% were males. The common triggers included food (32.7% [95%CI, 24.0%, 42.7%]), drugs (24.0% [16.4%, 33.6%]), and venom (17.3% [10.8%, 26.2%]). Among all reactions, 37.5% (95%CI, 28.4%, 47.6%) were severe. Epinephrine was not administered in 35.6% (95%CI, 26.6%, 45.6%) of all cases. Males were more likely to have severe reactions (Odds ratio [OR]: 2.50 [95%CI, 1.03, 6.01]). Venom-induced reactions and severe anaphylaxis were more likely to be managed with epinephrine (OR: 6.9 [95%CI, 1.3, 35.3] and 4.2 [95%CI, 1.5, 12.0], respectively). This is the first prospective study evaluating anaphylaxis managed by paramedics. Anaphylaxis accounts for a substantial proportion of the cases managed by paramedics in Outaouais, Quebec and exceeds prior reports of the proportion of Quebec emergency room visits attributed to anaphylaxis. Although guidelines recommend prompt use of epinephrine for all cases of anaphylaxis, more than a third of cases did not receive epinephrine. It is crucial to develop educational programs targeting paramedics to promote the use of epinephrine in all cases of anaphylaxis regardless of the specific trigger.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».