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Enregistrement W2763928483 · doi:10.1161/circ.134.suppl_1.13871

Abstract 13871: Does Compliance With a Global Cpr Quality Benchmark Predict Survival From Out-Of-Hospital Cardiac Arrest?

2016· article· en· W2763928483 sur OpenAlexaff
Sheldon Cheskes, Rob Schmicker, Laurie J. Morrison, Tom Rea, B. Grunau, Ian R. Drennan, Brian G. Leroux, Christian Vaillancourt, Terri Schmidtt, Allison C Koller, Peter J. Kudenchuk, Tom P. Aufderheide, Heather Herren, Gary M. Vilke, Kate Flickinger, Mark Charleston, Ron Straight, Jamie Jasti, Jim Christenson

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompliance (psychology)Intensive care medicineInternal medicineEmergency medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Measures of chest compression fraction (CCF), compression rate, compression depth and pre-shock pause have all been independently associated with improved outcomes from out-of-hospital (OHCA) cardiac arrest. However, it is unknown whether compliance with a global CPR quality benchmark, incorporating the aforementioned metrics, can predict OHCA survival. Methods: We performed a secondary analysis of prospectively collected data from the Resuscitation Outcomes Consortium Cardiac Arrest Epistry database. As per the 2015 American Heart Association (AHA) guidelines, high quality CPR was defined as CCF > 0.8, chest compression rate 100-120/minute, chest compression depth 50-60 mm and pre-shock pause< 10 seconds. To derive a global CPR quality benchmark, we created multiple models employing combinations of CPR metrics to assess relationships between CPR compliance and survival to hospital discharge. Multivariable logistic regression models controlling for age, gender, witnessed status, bystander CPR, location, presenting rhythm and site were used to assess the relationship between compliance with a global CPR quality benchmark, survival to hospital discharge and neurologically intact survival with MRS < 2. Results: We analyzed CPR process data from 35,445 defibrillator records collected over a 4 year time frame ending in June 2015. Of the 35,445 records, 19,568 (55.2%) included compression depth. For the primary model (CCF, rate, depth), there was no improvement in survival from OHCA comparing resuscitations that met no CPR quality benchmarks (reference) to those who met all CPR quality benchmarks (OR 0.89; 95% CI: 0.47, 1.70) and those who met some of the CPR quality benchmarks (OR 0.71; 95% CI: 0.45, 1.13). Models combining CCF, rate, depth and pre-shock pause yielded similar results for both shockable and non- shockable presenting rhythms when controlling for Utstein variables. Conclusions: When modeled in combination and adjusting for other predictors of survival, a global CPR quality benchmark using the current AHA guidelines was not associated with improved survival from OHCA. Unmeasured confounders, unknown combinations of optimal CPR quality metrics or possible interactions may explain our study findings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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