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Enregistrement W4385514638 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.27272

Effectiveness of a Novel Tablet Application in Reducing Guideline Deviations During Pediatric Cardiac Arrest

2023· article· en· W4385514638 sur OpenAlexaff
Francesco Corazza, Marta Arpone, Giacomo Tardini, Valentina Stritoni, Giulia Mormando, Alessandro Di Graziano, Paolo Navalesi, Elena Fiorese, Sofia Portalone, Marco De Luca, Marco Binotti, Luca Tortorolo, Serena Salvadei, Alessia Nucci, Alice Monzani, Giulia Genoni, Marco Bazo, Adam Cheng, Anna Chiara Frigo, Liviana Da Dalt, Silvia Bressan

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Padova
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialChecklistGuidelineCardiopulmonary resuscitationAnesthesiologyEmergency medicineWorkloadPhysical therapyMedical emergencyPediatricsResuscitationSurgeryPsychologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Deviations from international resuscitation guidelines during the management of pediatric cardiac arrest are frequent and affect clinical outcomes. An interactive tablet application (app), PediAppRREST, was developed to reduce guideline deviations during pediatric cardiac arrest. Objective: To assess the effectiveness of PediAppRREST in improving the management of simulated in-hospital pediatric cardiac arrest. Design, Setting, and Participants: This multicenter 3-group simulation-based randomized clinical trial was conducted from September 2020 to December 2021 at 4 Italian university hospitals (Padua, Florence, Rome, Novara). Participants included residents in pediatrics, emergency medicine, and anesthesiology. Analyses were conducted as intention-to-treat. Data were analyzed from January to June 2022. Interventions: Teams were randomized to 1 of 3 study groups: an intervention group that used the PediAppRREST app; a control group that used a paper-based cognitive aid, the Pediatric Advanced Life Support (PALS) pocket card; and a control group that used no cognitive aids. All the teams managed the same standardized simulated scenario of nonshockable pediatric cardiac arrest. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the number of deviations from guidelines, measured by a 15-item checklist based on guideline recommendations. The main secondary outcomes were quality of chest compressions, team clinical performance (measured by the Clinical Performance Tool), and perceived team leader's workload. Study outcomes were assessed via video reviews of the scenarios. Results: Overall 100 teams of 300 participants (mean [SD] age, 29.0 [2.2] years; 195 [65%] female) were analyzed by intention-to-treat, including 32 teams randomized to the PediAppRREST group, 35 teams randomized to the PALS control group, and 33 teams randomized to the null control group. Participant characteristics (210 pediatric residents [70%]; 48 anesthesiology residents [16%]; 42 emergency medicine residents [14%]) were not statistically different among the study groups. The number of deviations from guidelines was significantly lower in the PediAppRREST group than in the control groups (mean difference vs PALS control, -3.0; 95% CI, -4.0 to -1.9; P < .001; mean difference vs null control, -2.6; 95% CI, -3.6 to -1.5; P < .001). Clinical Performance Tool scores were significantly higher in the PediAppRREST group than control groups (mean difference vs PALS control, 1.4; 95% CI, 0.4 to 2.3; P = .002; mean difference vs null control, 1.1; 95% CI, 0.2 to 2.1; P = .01). The other secondary outcomes did not significantly differ among the study groups. Conclusions and Relevance: In this randomized clinical trial, the use of the PediAppRREST app resulted in fewer deviations from guidelines and a better team clinical performance during the management of pediatric cardiac arrest. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04619498.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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