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Enregistrement W2899840343 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.17760

Abstract 17760: Maintaining High Quality CPR With an Integrated Manual/Mechanical Resuscitation Protocol

2015· article· en· W2899840343 sur OpenAlexaff
Taro Irisawa, Tyler F. Vadeboncoeur, Cameron Hypes, Annemarie Silver, Robyn McDannold, Margaret Mullins, Daniel W. Spaite, Bentley J. Bobrow

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineResuscitationProtocol (science)Emergency medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: High quality manual chest compressions (CC) can be achieved on scene during resuscitation of cardiac arrest patients, but manual CC quality can deteriorate during patient extrication and transport. The purpose of this study was to describe the effect on CC quality of an integrated manual/mechanical chest compression protocol developed to maintain CC quality and patient/provider safety throughout resuscitation. Methods: CC quality was monitored using a monitor with accelerometer-based CC sensing (E Series/X Series, ZOLL Medical) during the treatment of consecutive out-of-hospital cardiac arrest patients between 3/1/2013-4/30/2015. The EMS agency performed manual CC guided by real-time audiovisual feedback on scene but deployed the AutoPulse load-distributing band CC device (LDB, ZOLL Medical) in a choreographed manner for extrication and transport. The LDB was also placed prophylactically on patients after ROSC. Descriptive statistics are reported as median (IQR). Results: A total of 71 OHCA patients were treated (median age 58 yrs, 66 % male) of which 39 received only manual CC and 32 received both manual and LDB CCs (22 with LDB deployed during ongoing manual CC and 10 with LDB placed after ROSC). With real-time CC feedback, high quality CCs were performed [depth 2.38 in (2.17-2.64), rate 100.3 cpm (99.2-102.5), CC fraction 87.0% (83.8-89.5)]. For patients requiring transport, the LDB was started after 14.2 min (11.6-19.2) of manual CC and was placed with minimal interruptions- total of 27.5 sec (23-42) pause time in 2 minutes prior to LDB deployment. During transport, CC fraction remained high (91.7%; 89.3-95.4) with use of LDB. Seven of 10 patients prophylactically placed on the LDB rearrested, 3 rearrested during transport. Conclusion: A choreographed and rehearsed integrated chest compression protocol featuring both manual and mechanical compressions, allows for high quality resuscitation with minimal compression interruptions. Placement of a mechanical device on patients after ROSC may be beneficial as over two-thirds of patients in this study rearrested, one-third of which occurred during transport when delivery of manual compressions is difficult and potentially dangerous.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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