Impact of the COVID-19 pandemic on Canadian emergency medical system management of out-of-hospital cardiac arrest: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We sought to describe the impact of the COVID-19 pandemic on the care provided by Canadian emergency medical system (EMS) clinicians to patients suffering out of hospital cardiac arrest (OHCA), and whether any observed changes persisted beyond the initial phase of the pandemic. METHODS: We analysed cases of adult, non-traumatic, OHCA from the Canadian Resuscitation Outcome Consortium (CanROC) registry who were treated between January 27th, 2018, and December 31st, 2021. We used adjusted regression models and interrupted time series analysis to examine the impact of the COVID-19 pandemic (January 27th, 2020 - December 31st, 2021)on the care provided to patients with OHCA by EMS clinicians. RESULTS: There were 12,947 cases of OHCA recorded in the CanROC registry in the pre-COVID-19 period and 17,488 during the COVID-19 period. We observed a reduction in the cumulative number of defibrillations provided by EMS (aRR 0.91, 95% CI 0.89 - 0.93, p < 0.01), a reduction in the odds of attempts at intubation (aOR 0.33, 95% CI 0.31 - 0.34, p < 0.01), higher rates of supraglottic airway use (aOR 1.23, 95% CI 1.16-1.30, p < 0.01), a reduction in vascular access (aOR for intravenous access 0.84, 95% CI 0.79 - 0.89, p < 0.01; aOR for intraosseous access 0.89, 95% CI 0.82 - 0.96, p < 0.01), a reduction in the odds of epinephrine administration (aOR 0.89, 95% CI 0.85 - 0.94, p < 0.01), and higher odds of resuscitation termination on scene (aOR 1.38, 95% CI 1.31 - 1.46, p < 0.01). Delays to initiation of chest compressions (2 min. vs. 3 min., p < 0.01), intubation (16 min. vs. 19 min., p = 0.01), and epinephrine administration (11 min. vs. 13 min., p < 0.01) were observed, whilst supraglottic airways were inserted earlier (11 min. vs. 10 min., p < 0.01). CONCLUSION: The COVID-19 pandemic was associated with substantial changes in EMS management of OHCA. EMS leaders should consider these findings to optimise current OHCA management and prepare for future pandemics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».