MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407175280 · doi:10.1080/10903127.2025.2461284

EMS Agency Characteristics and Adverse Events in Pediatric Out-of-Hospital Cardiac Arrest Among 49 U.S. EMS Agencies

2025· article· en· W4407175280 sur OpenAlexaff
Matthew Hansen, Grace Walker-Stevenson, Nathan Bahr, Tabria Harrod, Garth Meckler, Carl Eriksson, Ahamed H. Idris, Tom P. Aufderheide, Mohamud Daya, Ericka L. Fink, Jonathan Jui, Maureen Luetje, Christian Martin‐Gill, Steven McGaughey, Jonathan Pelletier, Danny G. Thomas, Jeanne‐Marie Guise

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineEmergency medicineMedical emergencyEmergency medical servicesAgency (philosophy)Cardiopulmonary resuscitationAdverse effectInternal medicineResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Pediatric out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) impacts 15,000-25,000 children annually in the U.S. The objective of this study was to determine if specific Emergency Medical Services (EMS) agency factors, such as pediatric volume and preparedness factors, including hours of required pediatric training, pediatric emergency care coordinator (PECC), or pediatric informational resources are associated with improved quality of care or adverse events for pediatric OHCA. METHODS: We conducted a retrospective chart review of EMS clinical records and EMS agency survey among five agencies in the Portland OR, Pittsburgh PA, Milwaukee WI, San Bernardino CA, Atlanta GA, and Dallas TX regions. We reviewed medical records of children who experienced an EMS-treated OHCA between 2013 and 2019 using a validated structured chart review tool to identify adverse safety events (ASEs). Agencies who contributed medical records completed a survey that described elements of pediatric preparedness and organizational structure relevant to pediatric care. We first conducted a descriptive analysis of agency and patient characteristics, followed by an evaluation of the association of agency factors that we hypothesized could improve pediatric care and reduce the occurrence of ASEs. RESULTS: Twenty-two agencies with a total of 659 OHCA patient encounters completed the survey. The Broselow system was used by 81% of agencies, local protocol guides were used in 86% of agencies. Forty-five percent of agencies had a designated pediatric emergency care coordinator (PECC). Agencies reported a similar number of hours for pediatric and neonatal simulation (1.3 and 1.5 h, respectively) and skills training (2.0 and 2.5 h, respectively) annually. We found that younger patient age significantly increased the risk of an ASE. In both univariate and multivariate analyses, several hypothesized variables were not associated with decreased risk of an ASE, including pediatric and neonatal skills/simulation training hours, conducting pediatric-specific quality reviews, and having an identified PECC. CONCLUSIONS: In this large medical record review of EMS-treated pediatric OHCA cases, pediatric training, pediatric care coordination, and conducting pediatric quality reviews were not associated with reduced ASEs. Additional research is needed to understand how EMS agencies can improve the quality of care for pediatric OHCA, especially for infants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePrehospital Emergency CareMême sujetCardiac Arrest and ResuscitationTravaux en français237 207