Association Between Emergency Medical Services Intervention Volume and Out-of-Hospital Cardiac Arrest Survival: A Propensity Score Matching Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Out of hospital cardiac arrest (OHCA) survival rates are very low. An association between institutional OHCA case volume and patient outcomes has been documented. However, whether this applies to prehospital emergency medicine services (EMS) is unknown. OBJECTIVES: To investigate the association between the volume of interventions by mobile intensive care units (MICU) and outcomes of patients experiencing an OHCA. METHODS: A retrospective cohort study including adult patients with OHCA managed by medical EMS in five French centers between 2013 and 2020. Two groups were defined depending on the overall annual numbers of MICU interventions: low and high-volume MICU. Primary endpoint was 30-day survival. Secondary endpoints were prehospital return of spontaneous circulation (ROSC), ROSC at hospital admission and favorable neurological outcome. Patients were matched 1:1 using a propensity score. Conditional logistic regression was then used. RESULTS: 2,014 adult patients (69% male, median age 68 [57-79] years) were analyzed, 50.5% (n = 1,017) were managed by low-volume MICU and 49.5% (n = 997) by high-volume MICU. Survival on day 30 was 3.6% in the low-volume group compared to 5.1% in the high-volume group. There was no significant association between MICU volume of intervention and survival on day 30 (OR = 0.92, 95%CI [0.55;1.53]), prehospital ROSC (OR = 1.01[0.78;1.3]), ROSC at hospital admission (OR = 0.92 [0.69;1.21]), or favorable neurologic prognosis on day 30 (OR = 0.92 [0.53;1.62]).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».