Rationale and Strategies for Development of an Optimal Bundle of Management for Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To construct a highly detailed yet practical, attainable roadmap for enhancing the likelihood of neurologically intact survival following sudden cardiac arrest. Design, Setting, and Patients: Population-based outcomes following out-of-hospital cardiac arrest were collated for 10 U.S. counties in Alaska, California, Florida, Ohio, Minnesota, Utah, and Washington. The 10 identified emergency medical services systems were those that had recently reported significant improvements in neurologically intact survival after introducing a more comprehensive approach involving citizens, hospitals, and evolving strategies for incorporating technology-based, highly choreographed care and training. Detailed inventories of in-common elements were collated from the ten 9-1-1 agencies and assimilated. For reference, combined averaged outcomes for out-of-hospital cardiac arrest occurring January 1, 2017, to February 28, 2018, were compared with concurrent U.S. outcomes reported by the well-established Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival. Interventions: Most commonly, interventions and components from the ten 9-1-1 systems consistently included extensive public cardiopulmonary resuscitation training, 9-1-1 system-connected smart phone applications, expedited dispatcher procedures, cardiopulmonary resuscitation quality monitoring, mechanical cardiopulmonary resuscitation, devices for enhancing negative intrathoracic pressure regulation, extracorporeal membrane oxygenation protocols, body temperature management procedures, rapid cardiac angiography, and intensive involvement of medical directors, operational and quality assurance officers, and training staff. Measurements and Main Results: Compared with Cardiac Arrest Registry to Enhance Survival (n = 78,704), the cohorts from the 10 emergency medical services agencies examined (n = 2,911) demonstrated significantly increased likelihoods of return of spontaneous circulation (mean 37.4% vs 31.5%; p < 0.001) and neurologically favorable hospital discharge, particularly after witnessed collapses involving bystander cardiopulmonary resuscitation and shockable cardiac rhythms (mean 10.7% vs 8.4%; p < 0.001; and 41.6% vs 29.2%; p < 0.001, respectively). Conclusions: The likelihood of neurologically favorable survival following out-of-hospital cardiac arrest can improve substantially in communities that conscientiously and meticulously introduce a well-sequenced, highly choreographed, system-wide portfolio of both traditional and nonconventional approaches to training, technologies, and physiologic management. The commonalities found in the analyzed systems create a compelling case that other communities can also improve out-of-hospital cardiac arrest outcomes significantly by conscientiously exploring and adopting similar bundles of system organization and care.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».