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Enregistrement W3205647694 · doi:10.1161/circ.138.suppl_2.206

Abstract 206: Cardiopulmonary Resuscitation Process Measures Associated With Return of Spontaneous Circulation in Non-Shockable Out-of-Hospital Cardiac Arrest

2018· article· en· W3205647694 sur OpenAlexaboutno aff
Jose Miguel Juarez, Allison C Koller, Robert H. Schmicker, Seo Young Park, David D. Salcido, James J. Menegazzi

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsystoleMedicineCardiopulmonary resuscitationReturn of spontaneous circulationVentricular fibrillationPulseless electrical activityCardiologyInternal medicineResuscitationDefibrillationEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Survival rates after non-shockable out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) remain low despite advances in resuscitation. Cardiopulmonary resuscitation (CPR) process measures may inform treatment strategies. We hypothesized that CPR process measures would be associated with return of spontaneous circulation (ROSC) and patient electrocardiogram (ECG) transitions. Methods: We obtained defibrillator monitor data for emergency medical service (EMS)-treated non-shockable OHCA from the Resuscitation Outcomes Consortium (ROC), an OHCA research network (U.S./Canada). We extracted ECG data from EMS defibrillator files and parsed cases into compression-free analyzable segments using custom MATLAB software. Two data abstractors classified segment rhythms as PEA, asystole, ventricular fibrillation (VF), pulseless ventricular tachycardia (PVT), or ROSC. We calculated CPR process measures (average rate, depth, duration, leaning proportion, chest compression fraction, and duty cycle) for CPR bouts preceding every ECG segment. We used mixed effects models controlling for subject to test associations between individual CPR process measures and the bout-level outcomes ROSC and shockable rhythm. Results: We analyzed 1893 cases consisting of 7981 CPR bouts. Case initial rhythms were asystole (68.2%), PEA (24.9%), or NSA-AED (6.9%). Segment rhythm classifications were asystole (78.1%), PEA (20.4%), ROSC (5.5%), VF (1.4%), and PVT (0.07%). Regression model results are shown in Table 1. Chest compression fraction was most strongly associated with ROSC and shockable rhythm. Depth was also associated with shockable rhythm. Leaning proportion and duty cycle were not associated with either outcome. Conclusions: In cases of non-shockable OHCA, CPR quality measures were associated with ROSC and transition to a shockable rhythm at the bout level.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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