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Enregistrement W2430351651 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.19833

Abstract 19833: A New Therapeutic Strategy for Refractory Cardiac Arrest Including Prehospital Ecmo: A Comparison Study

2015· article· en· W2430351651 sur OpenAlexaff
Lionel Lamhaut, Romain Jouffroy, Rado Idialisoa, Alexandre Ellinger, Jean-Pierre Orsini, Alice Hutin, Murielle Jaffry, C. Dagron, Florian Loosli, Jérôme Jouan, Kim An, Christian Spaulding, Pierre Carli

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensCegep de Saint JeromeCollège Lionel Groulx
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyEmergency medicineRetrospective cohort studyMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: ECMO is a treatment of refractory cardiac arrest (RCA). The survival rate depends directly on the low flow (LF) period. To reduce LF we have implemented a new RCA management strategy. This work aims to evaluate the impact of this strategy on survival. Methods: This is an observational retrospective single-center study. The ECMO team is composed of a doctor, a nurse and a paramedic.The ethical committee validated the study. During period 1 (11 / 2011-12 / 2014), the strategy associated an ECMO team alert after 10 min of ALS, followed by the implementation of ECMO either in-hospital or out of hospital depending on the ECMO team availability. During period 2 (01-06 / 2015), the strategy associated an ECMO Team alert at the departure of the BLS Ambulance, with a dedicated ECMO team 24/24 H, and a systematic assessment for ECMO implementation either in hospital or out of hospital according to logistical constraints. A specific training was given to dispatch centers, and all ALS units. Qualitative variables were compared using the χ2 and Fisher exact tests, whereas quantitative variables were compared by Wilcoxon tests. Results: The results are in Table 1. The characteristics are similar. The significant results when comparing periods 1 and 2 include an increased survival rate, a decreased LF. Conclusions: The survival rate of RCA treated with ECMO depends on the LF. Unfortunately even by performing a single scoop and run strategy, an important proportion of patients can not be rapidly put on ECMO. We have developped a LF reduction strategy involving the implementation of ECMO either in hospital or in the out of hospital setting. The optimization of this strategy by an earlier alert, a dedicated ECMO team and training has a major significant impact on survival. This increase of survival is probably correlated to the decrease of the LF, especially in the prehospital group. These results need to be confirmed by a RCT comparing in hospital and out of hospital ECMO implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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