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Enregistrement W4309240294 · doi:10.1016/j.resplu.2022.100328

Prognosis of cardiac arrest in home care clients and nursing home residents: A population-level retrospective cohort study

2022· article· en· W4309240294 sur OpenAlexafffundabout
Fabrice Mowbray, Aaron Jones, Ryan P. Strum, Luke Turcotte, Farid Foroutan, Kerstin de Wit, Andrew Worster, Lauren E. Griffith, Paul C. Hébert, George Heckman, Dennis T. Ko, Connie Schumacher, Anastasia Gayowsky, Andrew P. Costa

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreResearch Institute for AgingInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaBruyèreSunnybrook Health Science CentreUniversity of WaterlooBrock UniversityMcMaster UniversityUniversity of TorontoTed Rogers Centre for Heart ResearchImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyLogistic regressionCohortPopulationEmergency medicineNursing homesCohort studyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To evaluate the prognosis of 30-day survival post-cardiac arrest among patients receiving home care and nursing home residents. Methods: We conducted a population-level retrospective cohort study of community-dwelling adults (≥18 years) who received cardiac arrest care at a hospital in Ontario, Canada, between 2006 to 2018. We linked population-based health datasets using the Home Care Dataset to identify patients receiving home care and the Continuing Care Reporting System to identify nursing home residents. We included both out-of-hospital and in-hospital cardiac arrests. We determined unadjusted and adjusted associations using logistic regression after adjusting for age and sex. We converted relative measures to absolute risks. Results: Our cohort contained 86,836 individuals. Most arrests (55.5 %) occurred out-of-hospital, with 9,316 patients enrolled in home care and 2,394 residing in a nursing home. When compared to those receiving no support services, the likelihood of survival to 30-days was lower for those receiving home care (RD = -6.5; 95 %CI = -7.5 - -5.0), with similar results found within sub-groups of out-of-hospital (RD = -6.7; 95 %CI = -7.6 - -5.7) and in-hospital arrests (RD = -8.7; 95 %CI = -10.6 - -7.3). The likelihood of 30-day survival was lower for nursing home residents (RD = -7.2; 95 %CI = -9.3 - -5.3) with similar results found within sub-groups of out-of-hospital (RD = -8.6; 95 %CI = -10.6 - -5.7) and in-hospital arrests (RD = -5.0; 95 %CI = -7.8 - -2.1). Conclusion: Patients receiving home care and nursing home residents had worse overall prognoses of survival post-cardiac arrest compared to those receiving no pre-arrest support, highlighting two medically-complex groups likely to benefit from advance care planning.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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