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Enregistrement W3025820517 · doi:10.1016/j.resuscitation.2020.05.008

ReACanROC: Towards the creation of a France–Canada research network for out-of-hospital cardiac arrest

2020· article· en· W3025820517 sur OpenAlexafffundabout
Matthieu Heidet, Laurie Fraticelli, Brian Grunau, Sheldon Cheskes, Valentine Baert, Christian Vilhelm, Hervé Hubert, Karim Tazarourte, Christian Vaillancourt, John M. Tallon, Jim Christenson, Carlos El Khoury

Notice bibliographique

RevueResuscitation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalCentre for Advancing Health OutcomesSt. Michael's HospitalVancouver General HospitalSunnybrook HospitalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthShandong First Medical UniversitySociété Française de Médecine d'UrgenceMutuelle Générale de l'Education NationaleFédération Française de CardiologieHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineCardiopulmonary resuscitationEmergency medical servicesIncidence (geometry)Medical emergencyAdvanced life supportPopulationResuscitationBasic life supportEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: There are large differences between emergency medical systems, which may account for variability in outcomes. We seek to compare prehospital organizations, response modes, patient characteristics and outcomes after out-of-hospital cardiac arrest, between France and Canada, and discuss the need for the first European-North American prehospital research network on out-of-hospital cardiac arrest. METHODS: Preliminary comparative description of data drawn from two nation-wide, population-based, Utstein-style prospectively implemented registries for out-of-hospital cardiac arrest in France and Canada (France: RéAC, Canada: CanROC), covering approximately 80 million people, and soon to be participating in an international research network in 2020. RESULTS: Since creation, 103,722 cases were included in France and approximately 99,317 in Canada. Data used in this work were drawn from 2011 to 2016, and comprised around 33,688 adult, non-traumatic, treated cases in Canada, and 55,358 in France, leading to estimated incidence rates of 75.3/100,000 inhabitants in France and 83/100,000 in Canada. In both countries, out-of-hospital cardiac arrest predominantly occurred in male patients, in their late sixties, at home, of presumed cardiac aetiology. Bystander cardiopulmonary resuscitation was provided in half of the cases. First assessed cardiac rhythm was shockable in 16% (France) vs. 22% (Canada). Professional resuscitation was attempted in 82% (France) and 60% (Canada). Prehospital organizations and response modes differed in the constitution of responding teams (France: physician-led advanced life support, Canada: trained paramedics), in response time intervals (call to first professional responders' arrival at scene 6.5 min (interquartile range IQR [5.2-8.3]) (Canada) vs. 10 min [7-15] (France)), in on-scene interventions, type of referral at hospital (France: systematic bypass of emergency department, tertiary hospital first, Canada: occasional bypass, mainly closest hospital first), and in outcomes (overall survival at hospital discharge in France: 5% vs. Canada: 11%). CONCLUSION: Despite similarities in some out-of-hospital cardiac arrest Utstein variables, several differences exist between French and Canadian prehospital systems, and ultimately, between outcomes. The creation of the ReACanROC research network will facilitate the conduction of further analyses to better understand predictors of this variability.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentnon

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