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Enregistrement W4225852047 · doi:10.1186/s13613-021-00957-8

Impact of the COVID-19 pandemic on the epidemiology of out-of-hospital cardiac arrest: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W4225852047 sur OpenAlexaff
Seth En Teoh, Yoshio Masuda, Darren Jun Hao Tan, Nan Liu, Laurie J. Morrison, Marcus Eng Hock Ong, Audrey L Blewer, Andrew Fu Wah Ho

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCase fatality rateReturn of spontaneous circulationEpidemiologyIncidence (geometry)Odds ratioMeta-analysisConfidence intervalPandemicEmergency medicineMortality rateCochrane LibraryInternal medicineCardiopulmonary resuscitationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ResuscitationDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has significantly influenced epidemiology, yet its impact on out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) remains unclear. We aimed to evaluate the impact of the pandemic on the incidence and case fatality rate (CFR) of OHCA. We also evaluated the impact on intermediate outcomes and clinical characteristics. METHODS: PubMed, EMBASE, Web of Science, Scopus, and Cochrane Library databases were searched from inception to May 3, 2021. Studies were included if they compared OHCA processes and outcomes between the pandemic and historical control time periods. Meta-analyses were performed for primary outcomes [annual incidence, mortality, and case fatality rate (CFR)], secondary outcomes [field termination of resuscitation (TOR), return of spontaneous circulation (ROSC), survival to hospital admission, and survival to hospital discharge], and clinical characteristics (shockable rhythm and etiologies). This study was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (CRD42021253879). RESULTS: The COVID-19 pandemic was associated with a 39.5% increase in pooled annual OHCA incidence (p < 0.001). Pooled CFR was increased by 2.65% (p < 0.001), with a pooled odds ratio (OR) of 1.95 for mortality [95% confidence interval (95%CI) 1.51-2.51]. There was increased field TOR (OR = 2.46, 95%CI 1.62-3.74). There were decreased ROSC (OR = 0.65, 95%CI 0.55-0.77), survival to hospital admission (OR = 0.65, 95%CI 0.48-0.89), and survival to discharge (OR = 0.52, 95%CI 0.40-0.69). There was decreased shockable rhythm (OR = 0.73, 95%CI 0.60-0.88) and increased asphyxial etiology of OHCA (OR = 1.17, 95%CI 1.02-1.33). CONCLUSION: Compared to the pre-pandemic period, the COVID-19 pandemic period was significantly associated with increased OHCA incidence and worse outcomes.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,042
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations68
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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