The association of non-prescription drug use preceding out-of-hospital cardiac arrest and clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinicians may make prognostication decisions for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) using historical details pertaining to non-prescription drug use. However, differences in outcomes between OHCAs with evidence of non-prescription drug use, compared to other OHCAs, have not been well described. METHODS: We included emergency medical service-treated OHCA in the British Columbia Cardiac Arrest Registry (January/2019-June/2023). We classified cases as "non-prescription drug-associated cardiac arrests" (DA-OHCA) if there was evidence of non-prescription drug use preceding the OHCA, including witness accounts of use within 24 h or paraphernalia at the scene. We fit logistic regression models to investigate the association between DA-OHCA (vs. other cases) and favourable neurological outcome (Cerebral Performance Category [CPC] 1-2) and survival at hospital discharge, and return of spontaneous circulation (ROSC). RESULTS: Of 18,426 OHCA, 2,171 (12%) were classified as DA-OHCA. DA-OHCA tended to be younger, unwitnessed, occur during the evening or night, and present with a non-shockable rhythm, compared to other OHCA. DA-OHCA (221 [10%]) had a greater proportion (difference 1.8%; 95% CI 0.49-3.2) with favourable neurological outcomes compared to other OHCA (1,365 [8.4%]). Adjusted models did not identify an association of DA-OHCA with favourable neurological outcome (OR 1.08, 95% CI 0.87-1.33) or survival to hospital discharge (OR 1.13, 95% CI 0.93-1.38), but did demonstrate an association with ROSC (OR 1.13, 95% CI 1.004-1.27). CONCLUSION: In unadjusted models, DA-OHCA was associated with an improved odds of survival and favourable neurological outcomes at hospital discharge, compared to other OHCA. However, we did not detect an association in adjusted analyses.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».