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Enregistrement W3174676698 · doi:10.1161/circ.140.suppl_2.430

Abstract 430: Variation of Post Arrest Survival to Discharge and Cerebral Performance Category 1/2 in State of Michigan

2019· article· en· W3174676698 sur OpenAlexaff
David Berger, Nai‐Wei Chen, Joseph Miller, Robert D. Welch, Joshua C. Reynolds, James Pribble, Robert A. Swor

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensBerger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurvival rateHospital dischargeSurvival analysisCardiopulmonary resuscitationEmergency medicineResuscitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Resuscitation from out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) requires success in the entire chain of survival. Our prior work demonstrated substantial variation in provision of left heart catheterization (LHC) and TTM within Michigan (MI) hospitals but did not evaluate impact on survival. The objective of this study is to characterize the variation in post arrest survival to discharge and CPC-1/2 in MI Hospitals. Methods: We used the MI Cardiac Arrest to Enhance Survival (CARES) registry, to analyze all adult OHCA patients with ROSC from 2014 - 2017 that survived to hospital admission. Hospitals (N=40) were included if they managed > 30 cases/4-years for all rhythms and > 20 cases/4-years for shockable patients. We excluded transferred patients; those resuscitated with bystander CPR only and patients < 18 years old. We assessed provision of LHC and TTM by hospital, survival to hospital discharge and survival with good neurologic outcome (CPC 1 or 2). We report crude and adjusted survival rates by hospital with median and range. To account for variations between hospitals, the adjusted survival rates were estimated using multilevel multi-variable regression analyses, adjusting for OHCA variables predictive of survival. Results: There were 5486 patients included CARES patients, 4,715 ultimately included for analyses of survival to discharge and survival with good neurological outcome. Of included hospitals (N=40), the median of crude rate was 31.4% [Range: 12.5%, 51.9%] for survival at discharge and 25.1% [Range: 5.2%, 42.2%] for survival rate with CPC-1/2. In the multivariable analyses, adjusting for patient characteristics, the median of adjusted rate was 27.6% [Range: 18.1%, 42.0%] for survival and 21.3% [Range: 9.7%, 32.8%] for survival to discharge with CPC-1/2. Conclusion: We observed substantial disparities in inter-hospital rates of survival at discharge, with a 4-fold range of survival and 8-fold range of survival with CPC-1/2. This survival variation was ameliorated but still persisted in the adjusted modeling analysis. Variation in post arrest survival by hospital is not explained by patient and arrest characteristics, and identifies a need for hospital quality improvement activities to improve post arrest patient survival.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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