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Enregistrement W3106440509 · doi:10.1097/pcc.0000000000002623

Influence of Cardiopulmonary Resuscitation Coaching on Interruptions in Chest Compressions During Simulated Pediatric Cardiac Arrest*

2020· article· en· W3106440509 sur OpenAlexaffabout
David Kessler, Zoe Grabinski, Lindsay N. Shepard, Sara I. Jones, Yiqun Lin, Jonathan P. Duff, Nancy M. Tofil, Adam Cheng

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationMedicineResuscitationDuration (music)CoachingEmergency medicineAnesthesiaMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the impact of a cardiopulmonary resuscitation coach on the frequency and duration of pauses during simulated pediatric cardiac arrest. DESIGN: This is a secondary analysis of video data collected from a prospective multicenter trial. Forty simulated pediatric cardiac arrest scenarios (20 noncoach and 20 coach teams), each lasting 18 minutes in duration, were reviewed by three clinical experts to document events surrounding each pause in chest compressions. SETTING: Four pediatric academic medical centers from Canada and the United States. SUBJECTS: Two-hundred healthcare providers in five-member interprofessional resuscitation teams that included either a cardiopulmonary resuscitation coach or a noncoach clinical provider. INTERVENTIONS: Teams were randomized to include either a trained cardiopulmonary resuscitation coach or an additional noncoach clinical provider. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The frequency, duration, and associated factors with each interruption in chest compressions were recorded and compared between the groups with and without a cardiopulmonary resuscitation coach, using t tests, Wilcoxon rank-sum tests, or chi-squared tests, depending on the distribution and types of outcome variables. Mixed-effect linear models were used to explore the effect of cardiopulmonary resuscitation coaching on pause durations, accounting for multiple measures of pause duration within teams. A total of 655 pauses were identified (noncoach n = 304 and coach n = 351). Cardiopulmonary resuscitation-coached teams had decreased total mean pause duration (98.6 vs 120.85 s, p = 0.04), decreased intubation pause duration (median 4.0 vs 15.5 s, p = 0.002), and similar mean frequency of pauses (17.6 vs 15.2, p = 0.33) when compared with noncoach teams. Teams with cardiopulmonary resuscitation coaches are more likely to verbalize the need for pause (86.5% vs 73.7%, p < 0.001) and coordinate change of the compressors, rhythm check, and pulse check (31.7% vs 23.2%, p = 0.05). Teams with cardiopulmonary resuscitation coach have a shorter pause duration than non-coach teams, adjusting for number and types of tasks performed during the pause. CONCLUSIONS: When compared with teams without a cardiopulmonary resuscitation coach, the inclusion of a trained cardiopulmonary resuscitation coach leads to improved verbalization before pauses, decreased pause duration, shorter pauses during intubation, and better coordination of key tasks during chest compression pauses.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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