Hospital Variation in the Utilization and Implementation of Targeted Temperature Management in Out-of-Hospital Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background Targeted temperature management (TTM) for out-of-hospital cardiac arrest is associated with improved functional survival and is a class I recommendation in resuscitation guidelines. However, patterns of utilization of TTM and adherence to recommended TTM guidelines in contemporary practice are unknown. Methods and Results In a multicenter, prospective cohort of consecutive adults with non-traumatic out-of-hospital cardiac arrest in the Resuscitation Outcomes Consortium in 2012 to 2015, we identified all adults (≥18 years) who were potential candidates for TTM. Of 37 898 out-of-hospital cardiac arrest patients at 186 hospitals across 10 Resuscitation Outcomes Consortium sites, 8313 survived for ≥4 hours after hospital arrival, of which, 2878 (34.6%) received TTM. Mean age was 61.5 years and 36.3% were women. Median hospital rate of TTM use was 27% (interquartile range [IQR]: 14%, 45%), with an over 2-fold difference across sites after accounting for differences in presentation characteristics (median odds ratio, 2.10 [1.83-2.26]). Notably, TTM utilization decreased during the study period (57.5% [2012] to 26.5% [2015], P<0.001) including among shockable out-of-hospital cardiac arrest (73.4% to 46.3%, P<0.001). When administered, the median rate of deviation from one or more recommended practices was 60% (IQR: 40%, 78%). The median rate for delayed onset of TTM was 13% (IQR: 0%, 25%), varying by 70% for identical patients across 2 randomly chosen hospitals (median odds ratio 1.70 [1.39-1.97]). Similarly, the median rate for TTM <24 hours was 20% (IQR: 0%, 34%) and for achieved temperature <32°C was 18% (IQR: 0%, 39%), with marked variation across sites (median odds ratios of 1.44 [1.18-1.64] and 1.98 [1.62-2.31], respectively). Conclusions There has been a substantial decline in the utilization of TTM with significant variation in its real-world implementation. Further standardization of contemporary post-resuscitation practices, like TTM, is critical to ensure that their potential survival benefit is realized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».