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Enregistrement W4405620755 · doi:10.14740/jocmr6111

The Impact on Patient Prognosis of Changes to the Method of Notifying Staff About Accepting Patients With Out-of-Hospital Cardiac Arrest

2024· article· en· W4405620755 sur OpenAlexvenueno aff
Keisuke Okamura, Hideaki Shimada, Shinobu Watakabe, Ayaka Kusuda, Miki Inoue, Emi Matsuishi, Mizuki Yamada, Sachiko Iwanaga, Shogo Narumi, Shiki Nakayama, Hideto Sako, Akihiro Udo, K Taniguchi, Shogo Morisaki, S. Ide, Shin‐ichiro Miura, Osamu Imakyure, Ichiro Imamura

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Our hospital is a designated emergency hospital and accepts many patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). Previously, after receiving a direct call from emergency services to request acceptance of an OHCA patient, the emergency room (ER) chief nurse notified medical staff. However, this method delayed ER preparations, so a Code Blue system (CB) was introduced in which the pending arrival of an OHCA patient was broadcast throughout the hospital. Methods: In this study, we retrospectively analyzed the impact of introducing CB at our hospital on OHCA patient prognosis to examine whether the introduction of CB is clinically meaningful. We compared consecutive cases treated before introduction of the CB (March 3, 2022, to March 22, 2023) with those treated afterwards (March 23, 2023, to July 23, 2024). Results: A total of 30 cases per group were included. The mean number of medical staff present at admissions increased significantly from 5.4 ± 0.6 to 15.0 ± 3.0 (P < 0.001). Although not statistically significant, the introduction of the CB increased the return of spontaneous circulation (ROSC) rate from 20% to 30%, survival to discharge rate from 3% to 10%, and social reintegration rate from 0% to 3%. ROSC occurred in 15 patients. Among OHCA patients with cardiac disease, the ROSC rate tended to increase from 0% to 43% (P = 0.055). In addition, in OHCA patients with cardiac disease whose electrocardiogram initially showed ventricular fibrillation or pulseless electrical activity, the ROSC rate increased from 0% to 100%. ROSC tended to be influenced by the total number of staff and physicians present and the number of staff such as medical clerks, clinical engineers, and radiology technicians (P = 0.095, 0.076, 0.088, respectively). Conclusions: Introduction of a CB may increase the ROSC rate and the number of patients surviving to discharge. It also appears to improve the quality of medical care by quickly gathering all necessary medical staff so that they can perform their predefined roles.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,404 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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