Association Between Hospital Teaching Status and Outcomes After Out-of-Hospital Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background: Controversy exists about how best to organize systems of care for patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA), as little evidence exists to guide policy-makers. In Canada, teaching hospitals are mainly cardiac referral centers that are potentially well suited towards treating patients with OHCA. Our objective was to determine whether patients with OHCA are more likely to survive if they present to teaching hospitals. Methods and Results: We conducted a retrospective observational cohort study by linking several population-based administrative databases in Ontario, Canada. All patients >20 years old who arrived alive to hospital after OHCA between April 1, 2007, and March 31, 2014, were eligible for inclusion. Patients with ST-segment–elevation myocardial infarction were excluded. The primary outcome was survival at 30 days. To determine the association between teaching status and 30-day survival, logistic regression models were used to adjust for baseline differences in patient characteristics. Prespecified analysis was performed stratified by age: ≤65, 66 to 80, and >80 years old. A total of 25 346 patients were included: 5413 at teaching and 19 933 at nonteaching hospitals. Survival at 30 days was 13.9% in teaching and 11.0% ( P <0.001) in nonteaching hospitals. Hospital teaching status was associated with a significantly higher adjusted odds of 30-day survival (odds ratio, 1.38 [95% CI, 1.14–1.67]). This improvement in survival was observed in younger patients (≤65 years: odds ratio, 1.41 [95% CI, 1.14–1.74]; 66 to 80 years: odds ratio,1.37 [95% CI, 1.13–1.67]), but there was no significant difference in the elderly (>80 years: odds ratio, 1.07 [95% CI, 0.79–1.44]). Conclusions: Patients with OHCA treated at teaching hospitals were more likely to survive to 30 days. These findings support current recommendations suggesting that treatment of these patients should be provided at specialized hospitals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».