Abstract 18554: Patient, Cardiac Arrest and Hospital Characteristics That Predict Receipt of Coronary Angiography in Out-of-Hospital Cardiac Arrest Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous studies have suggested an association between coronary angiography and improved outcomes amongst post cardiac arrest patients. Our objective was to measure the association between patient and hospital-level characteristics and receipt of coronary angiography to generate hypotheses to inform a definitive trial. Methods: This was a population-based retrospective cohort study of data from 28 hospitals in Southern Ontario between March 1, 2010 and December 31, 2014. We included consecutive adult patients with atraumatic, OHCA, who achieved return of spontaneous circulation, and were alive 6 hours after hospital arrival. Multi-level logistic regression was used to measure the relationship between patient and hospital-level covariates and receipt of coronary angiography, adjusted for clustering and potential confounders. Results: During the period of study, 2678 consecutive patients met the inclusion criteria; mean age 66(±16), 68.3% male, 45.9% shockable initial rhythm, 84.2% comatose at hospital admission. Overall, 32.4% received coronary angiography and 21.8% received percutaneous coronary intervention (PCI). Coronary angiography use varied from 12.7% to 63.6% across the sites. Factors significantly associated with receiving coronary angiography included ST-elevation (OR=23.31, CI95 17.64-30.80), being comatose at hospital arrival (OR=0.15, CI95 0.10-0.23), shockable initial cardiac rhythm (OR=4.87, CI95 3.70-6.41), bystander AED use (OR=2.05, CI95 1.21-3.47), EMS-witnessed arrest (OR=1.80, CI95 1.16-2.78), initiation of therapeutic hypothermia (OR=1.96, CI95 1.38-2.79), initial admission to a PCI centre (OR=3.20, CI95 1.78-5.76), male sex (OR=1.43, CI95 1.07-1.90) and age (OR=0.98, CI95 0.97-0.99). Conclusions: There is significant variability in receipt of coronary angiography after cardiac arrest. We identified several patient and hospital-level factors that contribute to this variability. Future work should determine which post arrest patients will benefit most from urgent angiography and develop and evaluate knowledge translation strategies to ensure consistent delivery of best practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».