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Enregistrement W2328017964 · doi:10.1097/mcc.0b013e328360ad06

Registries to measure and improve outcomes after cardiac arrest

2013· review· en· W2328017964 sur OpenAlexaboutno aff
Zachary D. Goldberger, Graham Nichol

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeasure (data warehouse)MEDLINEIntensive care medicineMedical emergencyEmergency medicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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