Diagnostic performance of the basic and advanced life support termination of resuscitation rules: A systematic review and diagnostic meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To minimize termination of resuscitation (TOR) in potential survivors, the desired positive predictive value (PPV) for mortality and specificity of universal TOR-rules are ≥99%. In lack of a quantitative summary of the collective evidence, we performed a diagnostic meta-analysis to provide an overall estimate of the performance of the basic and advanced life support (BLS and ALS) termination rules. DATA SOURCES: We searched PubMed/EMBASE/Web-of-Science/CINAHL and Cochrane (until September 2019) for studies on either or both TOR-rules in non-traumatic, adult cardiac arrest. PRISMA-DTA-guidelines were followed. RESULTS: There were 19 studies: 16 reported on the BLS-rule (205.073 patients, TOR-advice in 57%), 11 on the ALS-rule (161.850 patients, TOR-advice in 24%). Pooled specificities were 0.95 (0.89-0.98) and 0.98 (0.95-1.00) respectively, with a PPV of 0.99 (0.99-1.00) and 1.00 (0.99-1.00). Specificities were significantly lower in non-Western than Western regions: 0.84 (0.73-0.92) vs. 0.99 (0.97-0.99), p < 0.001 for the BLS rule. For the ALS-rule, specificities were 0.94 (0.87-0.97) vs. 1.00 (0.99-1.00), p < 0.001. For non-Western regions, 16 (BLS) or 6 (ALS) out of 100 potential survivors met the TOR-criteria. Meta-regression demonstrated decreasing performance in settings with lower rates of in-field shocks. CONCLUSIONS: Despite an overall high PPV, this meta-analysis highlights a clinically important variation in diagnostic performance of the BLS and ALS TOR-rules. Lower specificity and PPV were seen in non-Western regions, and populations with lower rates of in-field defibrillation. Improved insight in the varying diagnostic performance is highly needed, and local validation of the rules is warranted to prevent in-field termination of potential survivors.
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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 | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».