Cardiopulmonary resuscitation coaching for resuscitation teams: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) quality is often substandard to guidelines for resuscitation teams. We aimed to investigate if the use of a CPR coach as part of the resuscitation team can improve teamwork, quality of care, and patient outcomes during simulated and clinical cardiac arrest resuscitation. Methods: We searched PubMed, Embase, and Cochrane from inception until October 9, 2024 for randomized trials and observational studies. We assessed risk of bias using Cochrane tools and assessed the certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. PROSPERO CRD42024603212. Results: We screened 505 records and included 7 studies. Overall, 6 were randomized studies involving pediatric resuscitation of which 4 studies were secondary analyses of one simulation-based trial, and one was an observational study on adult out-of-hospital cardiac arrest. Reported outcomes were: CPR performance in a simulated setting (n = 3), workload in a simulated setting (n = 2), adherence to guidelines in a simulated setting (n = 1), team communication in a simulated setting (n = 1), and clinical CPR performance (n = 1). All studies suggested improved CPR quality and guideline adherence when using a CPR coach compared to not using a coach. Risk of bias varied from low to critical and the certainty of evidence across outcomes was low or very low. Conclusions: We identified low- to very-low certainty of evidence supporting the use of a CPR coach as part of the resuscitation team in order to improve CPR quality and guideline adherence. However, further research is needed, in particular for clinical performance and patient outcomes.
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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 | 0,018 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».