Postarrest Care Bundle Improves Quality of Care and Clinical Outcomes in the Normothermia Era
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Temperature targets in patients with cardiac arrest and return of spontaneous circulation (ROSC) have changed. Changes to higher temperature targets have been associated with higher breakthrough fevers and mortality. A post-ROSC normothermia bundle was developed to improve compliance with temperature targets. Methods In August 2021, “ad hoc” normothermia at the discretion of the attending intensivist was initiated. In December 2021, a post-ROSC normothermia protocol was implemented, incorporating a rigorous, stepwise approach to fever prevention (temperature ≥ 37.8). We conducted a before-after cohort study of all adult patients post-ROSC who survived to intensive care unit admission between August 1, 2021, and April 1, 2022. They were divided into “ad hoc” and “protocol” groups. Clinical outcomes compared included fevers, active cooling, and paralytic use. Results Fifty-eight post-ROSC patients were admitted; 24 in the “ad hoc” and 34 in the “protocol” groups. Patient demographics were similar between groups. The “ad hoc” group had more shockable rhythms (67% vs 24%, P = .001) and cardiac catheterizations (42% vs 15%, P = .03). The “protocol” group were significantly less likely to have a fever at 40 h (6% vs 40%, P < .001) and 72 h (14% vs 65%, P ≤ .001). Patients in the normothermia “protocol” used significantly less neuromuscular blocking agents (24% vs 50%, P = .05). The normothermia “protocol” resulted in similar mortality (56% vs 58%, P = 1.0). Conclusion Use of a normothermia “protocol” resulted in fewer fevers and less neuromuscular blocker administration compared to “ad hoc” management. A protocolized approach for improved quality of care should be considered in institutions adopting normothermia.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».