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Enregistrement W4404344103 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.su305

Abstract Su305: Chest Compression Fraction, Bag-mask Ventilation, And Survival From Out-of-hospital Cardiac Arrest: A Multicenter Study

2024· article· en· W4404344103 sur OpenAlexaff
Betty Yang, Elisabete Aramendi, Brian G. Leroux, Xabier Jaureguibeitia, Sarah Shaver, Mary P. Chang, Thomas D. Rea, Peter J. Kudenchuk, Jim Christenson, Christian Sandrock, Clifton W. Callaway, David D. Salcido, Jonas Carson, Jennifer Blackwood, Henry E. Wang, Ahamed H. Idris

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiopulmonary resuscitationVentilation (architecture)Multicenter studyCardiologyInternal medicineEmergency medicineResuscitationRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ventilation during cardiopulmonary resuscitation (CPR) is poor. Better lung inflation during chest compression pauses is associated with better return of spontaneous circulation (ROSC), survival, and functional neurological survival. Chest compression quality, quantified by chest compression fraction (CCF) >80%, has also served as a guideline target for improved outcomes. We hypothesized that greater chest compression fraction modifies the association between ventilation quality and outcomes. Methods: We studied patients suffering out-of-hospital cardiac arrest from six sites of the Resuscitation Outcomes Consortium (ROC) Trial of Continuous or Interrupted Chest Compressions during CPR. We performed a subanalysis of patients assigned to the 30:2 CPR arm with ≥ two minutes of thoracic bioimpedance signal recorded with a cardiac defibrillator/monitor. Detectable ventilation waveforms were defined as having a bioimpedance amplitude ≥0.5 Ohm (corresponding to ≥ 250 ml tidal volume) and duration ≥1 sec. We defined a chest compression pause as a break in chest compressions of 3 - 15 sec duration. We dichotomized ventilation into two groups: 1) better lung inflation (≥ one lung inflation waveform in ≥50% of chest compression pauses), and 2) poor lung inflation (waveforms in <50% pauses). We analyzed CCF during bag-mask prior to intubation (if any). We used multivariable logistic regression to assess the relationship among CCF, ventilation, and the outcomes of ROSC, survival, and functional neurologic survival. Results: Among 1,976 patients, mean age was 65 years, 66% were male. Most patients received poor ventilation (60%, n=1177) over ventilation over 9.8 ± 4.9 minutes. Median CCF was 0.78 (0.71, 90.84) and 0.78 (0.70, 0.83) for poor and better lung inflation, respectively. For CCF <85%, survival was significantly greater in those who received better ventilation, when compared to poor ventilation, and had greater pauses per minute (Figure A). The beneficial interaction between ventilation and outcome was greater with CCFs of 85% or less, compared to higher CCFs (Figure B). With CCFs >85%, survival did not improve significantly with better ventilation. These results persisted after adjustment for Ustein variables and ROC site. Conclusions: We observed improved survival with better ventilation until CCF exceeded 85% in the preintubation period, suggesting an optimal strategy with better ventilation and chest compression fractions of 85% or less.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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