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Enregistrement W2565529313 · doi:10.1161/circulationaha.116.026053

Association of Mechanical Cardiopulmonary Resuscitation Device Use With Cardiac Arrest Outcomes

2016· letter· en· W2565529313 sur OpenAlexaff
David G. Buckler, Rita V. Burke, Maryam Y. Naim, Andrew MacPherson, Richard N Bradley, Benjamin S. Abella, Joseph W. Rossano

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiopulmonary resuscitationEmergency departmentResuscitationPopulationEmergency medicineMedical emergencyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

he use of mechanical cardiopulmonary resuscitation devices (mCPR) to deliver CPR has become more widespread, although a survival advantage has not been demonstrated in randomized, controlled trials.[1][2][3] Little is known about real-world use of mCPR or the association with outcomes.CARES (Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival), a US national registry of outof-hospital cardiac arrest, 4 was analyzed for adults with nontraumatic out-of-hospital cardiac arrest from January 2013 to December 2015.Patients treated with mCPR were compared with patients receiving manual CPR only.Time of arrest, time of first CPR, and timing of interventions were not reliably reported.However, patients had information about when return of spontaneous circulation (ROSC) occurred before or after advanced life support (ALS) measures.As part of a subgroup analysis, patients with ROSC before ALS were excluded because of the decreased likelihood of these patients receiving mCPR.The primary outcome of interest was neurologically favorable survival at hospital discharge, defined as a Cerebral Performance Category of 1 or 2. This project was deemed exempt from review by the Children's Hospital of Philadelphia and University of Pennsylvania Institutional Review boards.Statistical analyses included the Student t test and χ 2 test as appropriate.A multivariable logistic regression model was created with the use of stepwise addition to control for Utstein-style arrest characteristics, including age, arrest location, bystander CPR and automated external defibrillator use, witnessed arrest status, initial rhythm, postarrest targeted temperature management, successful advanced airway placement, and impedance threshold device use.Separate analyses were performed for the cohort who did not have ROSC before ALS treatment.Statistical significance was defined as a 2-sided value of P<0.05, and analyses were performed with SAS/STAT version 9.4 (SAS Institute Inc, Cary, NC).During the study period, 80 861 subjects were included in the analysis (Figure ).The median age was 62 years (interquartile range, 52-75 years), and 35.1% received bystander CPR.Compared with patients receiving manual CPR, those receiving mCPR were more likely to have an unwitnessed arrest (57.3% versus 55.7%), an automated external defibrillator placed (33.3% versus 28.3%), an advanced airway placed (87.4% versus 79.0%), and an impedance threshold device used (41.8% versus 13.4%) and to undergo prehospital targeted temperature management (16.6%versus 12.2%; P<0.05 for all).From 2013 to 2015, use of mCPR increased from 20.6% to 23.4% (P<0.0001), and mCPR was used at least once by 41.9% (244 of 582) of emergency medical services agencies.For all agencies that used a mechanical device, median mCPR use was 43.9% (interquartile range, 11.9%-59.9%).However, agency use varied greatly, with 21.7% of agencies using mCPR in >75% of arrests and 37.7% using mCPR in <25% of arrests.Survival to hospital discharge and neurologically favorable survival were greater in patients not receiving mCPR (11.3% versus 7.0%, P<0.0001 for overall survival; 9.5% versus 5.6%, P<0.0001 for neurologically favorable survival).When patients

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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