Home Use of Automated External Defibrillators for Sudden Cardiac Arrest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The most common location of out-of-hospital sudden cardiac arrest is the home, a situation in which emergency medical services are challenged to provide timely care. Consequently, home use of an automated external defibrillator (AED) might offer an opportunity to improve survival for patients at risk. METHODS: We randomly assigned 7001 patients with previous anterior-wall myocardial infarction who were not candidates for an implantable cardioverter-defibrillator to receive one of two responses to sudden cardiac arrest occurring at home: either the control response (calling emergency medical services and performing cardiopulmonary resuscitation [CPR]) or the use of an AED, followed by calling emergency medical services and performing CPR. The primary outcome was death from any cause. RESULTS: The median age of the patients was 62 years; 17% were women. The median follow-up was 37.3 months. Overall, 450 patients died: 228 of 3506 patients (6.5%) in the control group and 222 of 3495 patients (6.4%) in the AED group (hazard ratio, 0.97; 95% confidence interval, 0.81 to 1.17; P=0.77). Mortality did not differ significantly in major prespecified subgroups. Only 160 deaths (35.6%) were considered to be from sudden cardiac arrest from tachyarrhythmia. Of these deaths, 117 occurred at home; 58 at-home events were witnessed. AEDs were used in 32 patients. Of these patients, 14 received an appropriate shock, and 4 survived to hospital discharge. There were no documented inappropriate shocks. CONCLUSIONS: For survivors of anterior-wall myocardial infarction who were not candidates for implantation of a cardioverter-defibrillator, access to a home AED did not significantly improve overall survival, as compared with reliance on conventional resuscitation methods. (ClinicalTrials.gov number, NCT00047411 [ClinicalTrials.gov].).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle