Registries to measure and improve outcomes after cardiac arrest
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cardiac arrest registries are used to measure and improve the process and outcome of resuscitation care, and can give insight into risk factors, prognosis, and the effectiveness of interventions to mitigate its impact. This review provides an overview of current out-of-hospital (OHCA) and in-hospital cardiac arrest (IHCA) registries, with attention to key recent findings and future directions. RECENT FINDINGS: Major OHCA registries include the Resuscitation Outcomes Consortium Cardiac Arrest Epistry and Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival. Registry data from IHCA largely stem from the US and Canada with Get with the Guidelines-Resuscitation, and the UK with the National Cardiac Arrest Audit. Each registry has strengths and limitations. Important findings include trends in survival, racial disparities in care, and hospital and community-level variations in performance, as well as estimates of the effectiveness of individual interventions. Utstein definitions facilitate uniform reporting of the process and outcome of care, and are currently being updated. Standardization of registry data is an ongoing challenge. SUMMARY: OHCA and IHCA registries are invaluable in advancing our understanding of resuscitation care, as well as variations in international practice. Investigations that compare and contrast outcomes from established and evolving registries will help advance resuscitation science further.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».