The impact of cognitive aids on resuscitation performance in in-hospital cardiac arrest scenarios: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different cognitive aids have been recently developed to support the management of cardiac arrest, however, their effectiveness remains barely investigated. We aimed to assess whether clinicians using any cognitive aids compared to no or alternative cognitive aids for in-hospital cardiac arrest (IHCA) scenarios achieve improved resuscitation performance. PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, CINAHL and ClinicalTrials.gov were systematically searched to identify studies comparing the management of adult/paediatric IHCA simulated scenarios by health professionals using different or no cognitive aids. Our primary outcomes were adherence to guideline recommendations (overall team performance) and time to critical resuscitation actions. Random-effects model meta-analyses were performed. Of the 4.830 screened studies, 16 (14 adult, 2 paediatric) met inclusion criteria. Meta-analyses of eight eligible adult studies indicated that the use of electronic/paper-based cognitive aids, in comparison with no aid, was significantly associated with better overall resuscitation performance [standard mean difference (SMD) 1.16; 95% confidence interval (CI) 0.64; 1.69; I 2 = 79%]. Meta-analyses of the two paediatric studies, showed non-significant improvement of critical actions for resuscitation (adherence to guideline recommended sequence of actions, time to defibrillation, rate of errors in defibrillation, time to start chest compressions), except for significant shorter time to amiodarone administration (SMD − 0.78; 95% CI − 1.39; − 0.18; I 2 = 0). To conclude, the use of cognitive aids appears to have benefits in improving the management of simulated adult IHCA scenarios, with potential positive impact on clinical practice. Further paediatric studies are necessary to better assess the impact of cognitive aids on the management of IHCA scenarios.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».