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Enregistrement W2890286440 · doi:10.1109/jtehm.2018.2863359

Chest Compression Quality in a Newborn Manikin: A Randomized Crossover Trial (August 2016)

2018· article· en· W2890286440 sur OpenAlexafffund
Anne Lee Solevåg, Po‐Yin Cheung, Elliott Li, Sarah Zhenchun Xue, Megan O’Reilly, Bo Fu, Bin Zheng, Georg M. Schmölzer

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHelse Sør-Øst RHFUniversity of AlbertaMolly Towell Perinatal Research FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMetronomeCardiopulmonary resuscitationCrossover studyMedicineRepeated measures designAnalysis of varianceRandomized controlled trialCompression (physics)AnesthesiaPhysical therapyResuscitationRhythmSurgeryInternal medicineMathematicsPlaceboStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper was to examine the changes in applied force and rate of chest compression (CC) during 5 min of CC with a target CC rate of 90/min (CC90) or 120/min (CC120) with and without metronome guidance during simulated neonatal cardiopulmonary resuscitation (CPR). We performed a randomized controlled manikin trial. Fourteen neonatal resuscitation program providers performed CC90 and CC120 with or without a metronome in a randomized order. Peak and residual leaning force and CC rate each minute of CPR were analyzed with Friedman's analysis of variance (ANOVA) (within interventions) and two-way repeated measures ANOVA (between interventions). There was a large variability in force application, with no difference between groups. Peak and residual leaning forces in CC90 and CC120 did not change with time with or without a metronome. The CC rate increased with time in all groups except CC90 without a metronome. In conclusion, neither the target CC rate nor using a metronome influenced the peak and residual leaning forces during simulated neonatal CPR.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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