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Enregistrement W271042009 · doi:10.1161/circ.128.suppl_22.a268

Abstract 268: Improvements in Emergency Department CPR Quality Utilizing Real-Time Audiovisual CPR Feedback

2013· article· en· W271042009 sur OpenAlexaff
Christopher Crowe, Tyler Bronnenkant, Annemarie Silver, Marcia Hefner, Tyler F. Vadeboncoeur, Frank LoVecchio, Uwe Stolz, Daniel W. Spaite, Bentley J. Bobrow

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentMedical emergencyCardiopulmonary resuscitationEmergency medicineResuscitationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: CPR quality is closely linked to outcome in cardiac arrest. The AHA 2010 Guidelines recommend monitoring CPR quality performed by healthcare providers both inside and outside the hospital. However, most EDs currently do not monitor CPR quality. The goal of the present investigation was to assess the quality of CPR performed in an urban ED and determine the influence of training and real-time audiovisual feedback (RTAVF) on CPR quality and patient outcome. Methods: CPR quality was monitored using an R Series defibrillator (ZOLL Medical) during the treatment of adult cardiac resuscitation attempts. During phase 1 (P1; 11/2010-11/2012), real-time audiovisual chest compression feedback was disabled. During phase 2 (P2; 11/2012-3/2013), clinicians underwent a 60 minute didactic/hands-on CPR training session after which the RTAVF and the ECG artifact filtering feature were enabled. CPR quality data (fraction, depth, rate, release, peri-shock pause) were reviewed using Code Review software (ZOLL Medical). Student’s t-test and Wilcoxon-signed rank test were employed. Results: A total of 44 OHCA patients were treated in P1 (mean age 57±18 yrs, 59% male) and 24 in Phase 2 (mean age 63±15 yrs, 88% male). The majority of patients (89% P1; 96% P2) suffered prehospital arrest and were transported to the ED. Chest compression (CC) depth increased from 1.8±0.5 inches in P1 to 2.3±0.4 in P2 (p<0.001), with the percentage of compressions exceeding 2 inches more than doubling from 36% in P1 to 79% in P2 (p<0.001). CC release velocity increased from 1.25±0.36 inch/sec in P1 to 1.69±0.28 in P2 (p<0.001). No significant differences were identified in CC rate (125±12 cpm P1 vs. 121±15 cpm P2, p=0.3) or CC fraction (82% P1 vs. 87% P2, p=0.1). Pre-shock pause (11.5±10.4 sec P1 vs. 8.0±6.2 P2, p=0.4) and post-shock pause (5.2±3.4 sec vs. 3.8±0.6, p=0.9) were statistically similar in P1 and P2. Conclusion: The bundle of real time audiovisual CPR feedback and training were associated with an improvement in chest compression depth and recoil and closer adherence to guidelines for CPR quality in this large urban ED.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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