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Enregistrement W2980378515

EMS, Termination Of Resuscitation And Pronouncement of Death

2019· article· en· W2980378515 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Libby, Robert B. Skinner, Amit Rawal

Notice bibliographique

RevueStatPearls · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReturn of spontaneous circulationCardiopulmonary resuscitationMedicineResuscitationMedical emergencyIntensive care medicineEmergency medical servicesPsychological interventionEmergency medicineNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EMS personnel are often the first medical providers to initiate care of critical patients outside of the hospital. As the first contact with patients, they often encounter difficult medical and ethical situations, none more so than when critical patients are in the peri-arrest and cardiac arrest state. These situations include issues of whether to initiate cardiopulmonary resuscitation versus determination of death already being present or when to terminate an active yet futile resuscitation. Traditional approaches to patients who are not breathing or do not have a pulse have been to transport patients to the nearest hospital as quickly as possible with medical care performed in a moving ambulance. However, recent advances in paramedicine and outcomes related data have called these traditional approaches into question. Studies have shown that a prehospital emphasis with on-scene CPR until the return of spontaneous circulation (ROSC) results may optimize care for the patient. Staying on the scene to perform high-quality CPR (with ideal compression quality, minimum “hands-off” time, and best conditions to perform interventions) may provide better care with transport commencing if/when ROSC has occurred.Despite recent advancements in CPR care, data has shown that both prehospital and hospital-related CPR outcomes are exceedingly poor. Estimates are that less than 11% of patients suffering from out of hospital cardiac arrest (OHCA) survive to discharge from the hospital. The subset of those patients who survive with favorable neurological status is even lower, with studies showing those rates anywhere between 2 to 9% of all patients with OHCA.There are approximately 400000 outside of hospital cardiac arrests (OHCA) annually in the United States and Canada. The impact of the decision to initiate resuscitation and for how long those efforts are to continue has revealed potential benefits to not transporting patients receiving CPR or who are deemed to have an exceedingly low chance of ROSC. These benefits extend to the following groups:Patients: Research has shown the importance of high-quality CPR in achieving the return of spontaneous circulation (ROSC) and the difficulty in attaining it during transport. Staying at the scene rather than immediately transporting may provide higher quality care.EMS Personnel: The process of responding to patients who have medical emergencies and subsequently transporting those patients is not benign. The National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) has published data showing that approximately 59.6% of ambulance crashes occur while responding to a medical emergency. Other data has also shown that ambulances are almost twice as likely to be involved in a crash when performing lights and sirens emergency type responses versus non-emergent lights and sirens use.Community: The National Association of EMS Physicians (NAEMSP) recently highlighted the effects of resource utilization on the community and the extent to which when an ambulance is transporting a patient, it is not available to transport other patients in need; this leads to delays for those who may also be suffering an emergency.As the quality of CPR care continues to be studied and further guided by outcomes related data, the decision of whether to treat patients with complete on-scene CPR (with subsequent transport only if they achieve ROSC) versus immediate transport immediately upon first patient contact should have improved clarity. Protocols should incorporate the latest data and a working knowledge of local community resources to help identify those patients that will most benefit.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,273 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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