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Enregistrement W3095060600 · doi:10.1097/cce.0000000000000214

Rationale and Strategies for Development of an Optimal Bundle of Management for Cardiac Arrest

2020· article· en· W3095060600 sur OpenAlex
Paul E. Pepe, Tom P. Aufderheide, Lionel Lamhaut, Daniel P. Davis, Charles Lick, Kees H. Polderman, Kenneth Scheppke, Charles D. Deakin, Brian J. O’Neil, Hans van Schuppen, Michael K. Levy, Marvin A. Wayne, Scott T. Youngquist, Johanna Moore, Keith G. Lurie, Jason A. Bartos, Kerry Bachista, Michael Jacobs, Carolina Rojas-Salvador, Sean Grayson, James E. Manning, Michael C. Kurz, Guillaume Debaty, Nicolas Segal, Peter Antevy, David Miramontes, Sheldon Cheskes, Joe Holley, Ralph J. Frascone, Raymond L. Fowler, Demetris Yannopoulos

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationMedicineReturn of spontaneous circulationExtracorporeal membrane oxygenationResuscitationEmergency medical servicesEmergency medicineAdvanced life supportPopulationSudden cardiac arrestMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,281 · 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