Abstract 12684: Cpr Quality During Out- Of- Hospital Cardiac Arrest Transport
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have demonstrated significant associations between cardiopulmonary resuscitation (CPR) quality metrics and survival to hospital discharge following out-of- hospital cardiac arrest (OHCA). No large study has explored the relationship between location of resuscitation (scene vs. transport) and CPR quality. Objective: We sought to determine the impact of CPR location on CPR quality metrics during OHCA. Methods: We performed a retrospective cohort study of prospectively collected data from the Toronto RescuNET Epistry- cardiac arrest database. We analyzed CPR quality data from all treated adult OHCA occurring over a 39 month period beginning January 1, 2013. We included OHCA patients who underwent resuscitation by emergency medical services and had CPR quality metric data for both scene and transport phases of the resuscitation. Based on 2010 American Heart Association guidelines, high quality CPR was defined as chest compression fraction (CCF)> 0.70, compression rate >100/min and compression depth > 5.0 cm. Scene and transport CPR quality metrics were compared for each patient using a Wilcoxon rank-sum paired-samples test . The proportion of patients who received high quality CPR (defined as meeting all 3 CPR quality benchmarks) was compared between resuscitation locations using a chi-square statistic. Results: Amongst 842 included patients (69.5% male, mean (SD) age 66.8±17.0), median compression rate was statistically higher on scene compared to transport (105.8 vs. 102.0 ; Δ 3.8; 95% CI: 2.5, 4.0), while median compression depth (5.56 vs. 5.33; Δ 0.23; 95% CI: 0.12, 0.26) and median CCF (0.95 vs. 0.87; Δ 0.08; 95% CI: 0.07, 0.08) were statistically higher during the transport phase. The proportion of patients with high quality CPR was similar on scene compared to during transport (45.8% vs. 42.5%; Δ 3.3; 95% CI: -1.4, 8.1). Conclusions: High quality CPR metrics were identified in both (scene and transport) locations of resuscitation and exceeded current CPR quality benchmarks. These results suggest that high quality, manual compressions can be performed by well-trained EMS systems regardless of location. Further study is required to determine whether these metrics can be replicated in other EMS jurisdictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».