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Enregistrement W3105618591 · doi:10.1161/circ.142.suppl_4.332

Abstract 332: Long-term Post-discharge Survival and Healthcare Utilization Following Out-of-hospital Cardiac Arrest: Insights From a Novel Province-wide Linkage

2020· article· en· W3105618591 sur OpenAlexaff
Christopher B. Fordyce, Brian Grunau, Meijiao Guan, May K. Lee, Nathaniel M. Hawkins, Jennie Helmer, Graham C. Wong, Karin H. Humphries, Jim Christenson

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensIsland HealthCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency medicineConventional PCIProportional hazards modelHospital dischargeCardiopulmonary resuscitationInternal medicineCardiologyResuscitationMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is associated with poor short-term outcomes. However, the impact of pre- and in-hospital factors on long-term outcomes is ill-defined, mainly related to challenges combining disparate data sources. Methods: We linked adult non-traumatic EMS-treated OHCAs from the British Columbia Cardiac Arrest Registry (Jan 2009 - Dec 2016) to provincial datasets describing co-morbidities, medications, procedures, mortality, and hospital admission and discharge. Among hospital-discharge survivors, we examined the 3-year composite endpoint of mortality ± all-cause readmission using the Kaplan-Meier (KM) method and multivariable Cox model for predictors. Results: Of 10,876 successfully linked OHCAs, 1325 survived to hospital discharge: mean age 62.8 years, 77.9% male, 72.6% shockable rhythms, 60.1% non-public locations, 69.1% bystander CPR, and 30.3% STEMI. During admission, 78.6% required mechanical ventilation, 69.1% received coronary angiography (37.5% PCI, 10.3% CABG), and 24.8% received an ICD. At 3 years post-discharge, the estimated KM event rates were 15.9% (95% CI 13.9%, 19.3%) for mortality and 68.2% (95% CI 65.3%, 71.0%) for mortality and readmission, which differed by age, initial rhythm, and arrest location ( Figure ). Following multivariable analysis, patients with a history of HF [HR 1.62 (95% CI 1.34 - 1.96)], age >75 [1.62 (1.35, 1.96)], anticoagulation use [2.55 (1.36, 4.79)], non-shockable rhythm [1.29 (1.07, 1.55)] and non-public arrest location [1.21(1.04, 1.40)] were more likely to experience the composite endpoint; those receiving coronary angiography were less likely [0.79 (0.64, 0.98)]. Conclusions: The long-term death or readmission risk persists even among OHCA hospital-discharge survivors, and is associated with both pre- and in-hospital factors. An enriched, linked dataset detailing the entire OHCA “journey” may be a promising tool to identify care and treatment gaps.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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