The AED Project: Multiorganization Collaboration to Streamline Automatic External Defibrillator Data in Out-of-Hospital Cardiac Arrests
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA), automated external defibrillator (AED) devices contain valuable data about the patient's initial rhythm. The retrieval process was previously without protocol, despite its critical role in the patient journey. METHODS: Through a Plan-Do-Study-Act model, the cardiology department at Royal Jubilee Hospital (Victoria, British Columbia, Canada) collaborated with provincial emergency health services (British Columbia Emergency Health Services) to cocreate a request process for data from AEDs used by first responders. British Columbia Fire Departments, which are under municipal oversight, required an alternate strategy. Educational presentations allowed for feedback and spread. Patients surviving OHCA and transfer to the regional cardiac centre were consecutively enrolled from November 2018 to April 2020. We evaluated the timeliness of AED information retrieval, and tracked the process to admission. A retrospective chart review informed specifics after admission. A survey to the Coronary Intensive Care Unit staff was used to assess clinical utility. RESULTS: Seventy-one consecutive patients were enrolled during the study period. Seven rhythm strips arrived with the patient, thus not affected by the initiative. From the remaining 64 cases, 80% (n = 51/64) were received within 48 hours, and 88% (n = 45/51) were received within 24 hours with a median of 1 hour. Eighteen Coronary Intensive Care Unit staff completed the survey; 81% reported AED data as "very useful" to clinical decision-making (n = 13/16). The AED rhythm strips provided insight into OHCA etiology (100%; n = 11/11), supported evidence for diagnoses (100%; n = 11/11), and reduced unnecessary testing (64%; n = 7/11). CONCLUSIONS: Implementing an organized protocol allowed for timely access to AED data, which was directly integrated into clinical decision-making and positively affected hospital stay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».