In-Hospital Cardiac Arrest in the Cardiac Catheterization Laboratory: Effective Transition from an ICU- to CCU-Led Resuscitation Team
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) To examine the incidence and outcomes of in-hospital cardiac arrests (IHCAs) in a large unselected patient population who underwent coronary angiography at a single tertiary academic center and (2) to evaluate a transitional change in which the cardiologist is positioned as the cardiopulmonary resuscitation (CPR) leader in the cardiac catheterization laboratory (CCL) at our local tertiary care institution. BACKGROUND: IHCA is a major public health concern with increased patient morbidity and mortality. A proportion of all IHCAs occurs in the CCL. Although in-hospital resuscitation teams are often led by an Intensive Care Unit- (ICU-) trained physician and house staff, little is known on the role of a cardiologist in this setting. METHODS: Between 2012 and 2016, a single-center retrospective cohort study was performed examining 63 adult patients (70 ± 10 years, 60% males) who suffered from a cardiac arrest in the CCL. The ICU-led IHCAs included 19 patients, and the Coronary Care Unit- (CCU-) led IHCAs included 44 patients. RESULTS: Acute coronary syndrome accounted for more than 50% of cardiac arrests in the CCL. Pulseless electrical activity was the most common rhythm requiring chest compression, and cardiogenic shock most frequently initiated a code blue response. No significant differences were observed between the ICU-led and CCU-led cardiac arrests in terms of hospital length of stay and 1-year survival rate. CONCLUSION: In the evolving field of Critical Care Cardiology, the transition from an ICU-led to a CCU-lead code blue team in the CCL setting may lead to similar short-term and long-term outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».