Caregiver Characteristics Associated With Quality of Cardiac Compressions on an Adult Mannequin With Real-Time Visual Feedback
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Chest compression (CC) quality directly impacts cardiac arrest outcomes. Provider body type can influence the quality of cardiopulmonary resuscitation (CPR); however, the magnitude of this impact while using visual feedback is not well described. The aim of the study was to determine the association between provider anthropometric variables on fatigue and CC adherence to 2015 American Heart Association CPR while receiving visual feedback. METHODS: This was a planned secondary analysis of healthcare professionals from multiple hospitals performing continuous CC for 2 minutes on an adult CPR mannequin with dynamic visual feedback. Main outcome measures include compression data (depth, rate, and lean) evaluated in 30-second epochs to explore performance fatigue. Multivariable models examined the relationship of provider anthropometrics to CC quality. Binomial mixed effects models were used to characterize fatigue by examining performance for 4 epochs. RESULTS: Three hundred seventy-seven 2-minute CC episodes were analyzed. Extreme (low and high) BMI and weight are associated with poorer CC. Larger size (height, weight, and BMI) is associated with better depth but worse lean compliance. Performance fatigued for all providers for 2 minutes, but shorter, lighter weight, female participants had the greatest decline. On multivariable analysis, rate compliance did not deteriorate regardless of provider anthropometrics. CONCLUSIONS: Anthropometrics impact provider CC quality. Despite visual feedback, variable effects are seen on compression depth, rate, recoil, and fatigue depending on the provider sex, weight, and BMI. The 2-minute interval for changing chest compressors should be reconsidered based on individual provider characteristics and risk of fatigue's impact on high-quality CPR.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle