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Enregistrement W2765419058 · doi:10.1136/emermed-2017-206878

Utility of prehospital electrocardiogram characteristics as prognostic markers in out-of-hospital pulseless electrical activity arrests

2017· article· en· W2765419058 sur OpenAlexafffundabout
Michael L. Ho, Mathieu Gatien, Christian Vaillancourt, Veronica Whitham, Ian G. Stiell

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChina Academy of Engineering PhysicsCanadian Association of Emergency Physicians
Mots-clésMedicinePulseless electrical activityInternal medicineCardiologyElectrocardiographyEmergency medicineMedical emergencyCardiopulmonary resuscitationResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear if there are predictors of survival, including ECG characteristics, that can guide resuscitative efforts in pulseless electrical activity (PEA) cardiac arrests. We studied the predictive potential of presenting prehospital ECGs on survival for patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) with PEA. METHODS: We studied prehospital ECGs of patients with OHCA prospectively enrolled between June 2007 and November 2009 at the Ottawa/OPALS (Ontario Prehospital Advanced Life Support Study) site of the Resuscitation Outcomes Consortium PRIMED study (Prehospital Resuscitation using an IMpedance valve and Early versus Delayed analysis). We included adult non-traumatic OHCA with PEA rhythm where resuscitation was attempted. We measured HR, QRS interval and presence of P waves, and determined their impact on return of spontaneous circulation (ROSC) and survival to hospital discharge (SHD) using multivariate regression analysis. RESULTS: The demographic characteristics of the 332 included cases were the following: mean age 71.8, male 58.4%, SHD 5.4% and ROSC at ED arrival 26.5%. Survivors had similar HR (56.8 vs 52.0 beats per minute (bpm), p=0.53) and QRS intervals (128.7 vs 129.6 ms, p=0.95) compared with non-survivors. Prehospital ECG characteristics did not predict SHD or ROSC on multivariate analyses. Patients with initial HR <30 bpm had a 3.8% survival rate; those with both HR <30 bpm and QRS≥120 ms had a 3.7% survival rate. Location of arrest predicted SHD (adjusted OR (AdjOR)=1.49, 1.11 to 1.99; p=0.007). Atropine use negatively predicted SHD (AdjOR=0.06, 0.02 to 0.22; p<0.001). Predictors of ROSC ALS paramedic on scene (AdjOR=8.90, 1.11 to 71.41; p=0.04) and successful intubation (AdjOR=3.35, 1.75 to 6.39; p<0.001). Atropine use negatively predicted ROSC (AdjOR=0.27, 0.14 to 0.50; p<0.001). CONCLUSIONS: Presenting prehospital ECG characteristics did not predict SHD or ROSC in OHCA PEA victims and should not be used to guide termination of resuscitation. Location of arrest was a positive predictor for SHD; atropine use was a negative predictor. ALS paramedic on scene and successful intubation were positive predictors of ROSC; atropine use was a negative predictor. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT00394706; post-results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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