MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388539815 · doi:10.1016/j.resuscitation.2023.109996

Ten Steps Toward Improving In-Hospital Cardiac Arrest Quality of Care and Outcomes

2023· article· en· W4388539815 sur OpenAlexafffund
Paul S. Chan, Robert Greif, Theresa Dirndorfer Anderson, Huba Atiq, Thomaz Bittencourt Couto, Julie Considine, Allan R. de Caen, Therese Djärv, Ann Doll, Matthew J. Douma, Dana P. Edelson, Feng Xu, Judith Finn, Grace Firestone, Saket Girotra, Kasper Glerup Lauridsen, Carrie Kah‐Lai Leong, Swee Han Lim, Peter T. Morley, Laurie J. Morrison, Ari Moskowitz, Mullasari Ajit Sankardas, Michelle Myburgh, Vinay Nadkarni, Robert W. Neumar, Jerry P. Nolan, Justine Athieno Odakha, Theresa M. Olasveengen, Judit Orosz, Gavin D. Perkins, Jeanette K. Previdi, Christian Vaillancourt, William Montgomery, Comilla Sasson, Brahmajee K. Nallamothu

Notice bibliographique

RevueResuscitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of AlbertaUniversity of OttawaStollery Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration WestU.S. Department of DefenseAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthLaerdal Foundation for Acute MedicineUniversity Hospitals Coventry and Warwickshire NHS TrustBritish Heart FoundationNational Institute for Health and Care ResearchZOLL Medical CorporationEuropean Resuscitation CouncilAmerican Heart AssociationNational Heart, Lung, and Blood InstituteHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineScopusResuscitationIncidence (geometry)GuidelineCardiopulmonary resuscitationIntensive careAuditEmergency medicineMedical emergencyMEDLINEIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Committee on Resuscitation, Resuscitation Councils of Asia, Indian Resuscitation Council Federation, and the collaborating organization, International Federation of Red Cross.The Ten Steps Toward Improving In-Hospital Cardiac Arrest Quality of Care and Outcomes in this document (Fig. 1; Table 1) is the result of this effort and builds upon prior work in the space of out-of-hospital cardiac arrest care by the Global Resuscitation Alliance.11 These steps represent the consensus of a Writing Group of >30 interprofessional experts drawn from various branches of medicine, nursing, and allied health care professions.For clarity and mutual understanding, we define IHCA as any infant, pediatric, or adult patient who sustains a cardiac arrest within a hospital setting recognizing that, for some hospitals, this may include surrounding geographic areas on a campus (eg, lobby, parking structures) and nonpatient visitors (we do not address neonatal resuscitation in this document given its distinctive aspects).We appreciate that this decision means there may be heterogeneity in how IHCA is defined by each hospital, as nonpatient visitors are unique from hospitalized patients, and they are likely to sustain a cardiac arrest for different reasons.However, for this document, the Writing Group felt that what is common across IHCA is established systems are needed to care for these critical events.IHCA necessitates immediate and appropriate recognition and intervention, often including immediate cardiopulmonary resuscitation (CPR), defibrillation, and other guideline-based interventions.We acknowledge that with this definition of IHCA that can occur in any setting within the hospital or its campus, IHCA will be distinct from out-of-hospital cardiac arrest in terms of etiology (eg, hypoxia, infection), response, and outcomes.12 .Healthcare Research and Quality, US Department of Defense, American Heart Association, Zoll Medical, RQI Partners, and Laerdal Foundation; he also serves as the President of the Society of Critical Care Medicine (SCCM) 2023-2024.The views expressed in the manuscript are his, and not intended to represent the views of the SCCM.The other authors report no conflicts.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
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

Citations57
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResuscitationMême sujetCardiac Arrest and ResuscitationTravaux en français237 207