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Enregistrement W4295540479 · doi:10.7759/cureus.27781

Paramedic Endotracheal Intubation Success Rates Before and After an Intensive Airway Management Education Session

2022· article· en· W4295540479 sur OpenAlexaff
Alix Carter, Jan L. Jensen, Mark Walker, Yves Leroux, Mikiko Terashima, Jennifer McVey

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntubationAirway managementIntervention (counseling)AirwayEmergency medical servicesEndotracheal intubationEmergency medicineConfidence intervalAdvanced life supportPsychological interventionIntensive careMedical emergencyResuscitationIntensive care medicineNursingAnesthesiaCardiopulmonary resuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Advanced airway management by paramedics is potentially life-saving, but carries a significant risk to patient safety and can be associated with poor clinical outcome if performed incorrectly. Previously, our team had found that an intensive education intervention demonstrated an improvement in paramedic performance on a written exam and increased confidence in airway skills. This study measured intubation success and the number of attempts per patient before and after intensive paramedic airway management education intervention. Methods A 10-hour mandatory course was taken by all advanced life support (ALS) paramedics in a provincial system (2009/04-07, n=~395). The course was done during semi-annual continuing education Emergency Health Services (EHS) in-services. These day-long courses were held in person over four months. The electronic charting database was queried for intubation attempts and successful placements 12 months before the training, during the four months of training, and 12 months post-training. The primary outcome is the difference in success rates between the before (pre-intervention) and after (post-intervention) periods. The secondary outcome is the number of attempts per patient. Stationarity of success in pre- and post-periods was tested. The model was fit tested using Maximum Likelihood regression, and variables were tested using the Wald test. Results A sample size of 476 intubation attempts in each of the pre- and post-periods was required to detect a 10% improvement with the pre-intervention success of 60%. A total of 1421 intubation attempts occurred; 674 pre-intervention, 604 post-intervention, and 143 during teaching. Seven attempts were excluded (success unknown). Intubation success rates improved, from 0.68 (95% CI 0.64-0.71) to 0.75 (95% CI 0.72-0.78); a difference of 0.076 (95% CI 0.03-0.12) (p = 0.001). Intubation success rates in the pre-intervention and post-intervention periods were found to be static. A significant decrease was found in the number of attempts per patient in the post-period (p = 0.005). Conclusion Intubation success increased from 68% to 75% and was maintained over the 12-month post-period. There is a potential that judgment may also have improved, based on the decreased number of attempts per patient. Limitations include missing values, paramedics' self-reported number of attempts, and the definition of what is considered to be an attempt. In addition to previously demonstrated improvements in paramedic exam and scenario performance, this airway education intervention appears to have made a significant improvement to patient outcomes. These findings support the value of such education interventions to improve performance.

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)0,013
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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