Improving Appropriate Neurologic Prognostication after Cardiac Arrest: A Stepped Wedge Cluster Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Predictions about neurologic prognosis that are based on early clinical findings after out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) are often inaccurate and may lead to premature decisions to withdraw life-sustaining treatments (LST) in patients who might otherwise survive with good neurologic outcomes. OBJECTIVES: To improve adherence to recommendations for appropriate neurologic prognostication after OHCA and reduce deaths from premature decisions to withdraw LST. METHODS: This was a pragmatic stepped wedge cluster randomized controlled trial evaluating a multifaceted quality intervention (education, pathways, local champions, audit-feedback). The primary outcome was appropriate neurologic prognostication, defined as (1a) no early withdrawal of LST (WLST) (within 72 h) based on estimates of poor neurologic prognosis and (1b) no WLST between 72 hours and 7 days in absence of clinical predictors of poor neurologic prognosis or (2) surviving beyond 7 days. Secondary outcomes were deaths from early WLST and survival with good neurologic outcome. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Between June 1, 2011, and June 30, 2014, a total of 905 patients with OHCA were enrolled from ICUs of 18 Ontario hospitals. Rates of appropriate neurologic prognostication increased after the intervention (68% vs. 74% patients; odds ratio [OR], 1.79; 95% confidence interval [CI], 1.01-3.19; P = 0.05). However, rates of survival to hospital discharge (46% vs. 50%; OR, 1.71; 95% CI, 0.97-3.01; P = 0.06) and survival with good neurologic outcome remained similar (38% vs. 43%; OR, 1.43; 95% CI, 0.84-2.86; P = 0.19). CONCLUSIONS: A multicenter quality intervention improved rates of appropriate neurologic prognostication after OHCA but did not increase survival with good neurologic outcome. Clinical trial registered with www.clinicaltrials.gov (NCT 01472458).
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».