The association between arrival potassium and 30-day survival following resuscitation from out-of-hospital cardiac arrest: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown whether there is an association between initial serum potassium level and short-term survival in out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) survivors. The aim of this study was to describe potential associations between first recorded potassium level and 30-day survival in patients surviving OHCA. METHODS: We identified 4,894 patients who had return of spontaneous circulation (ROSC) at hospital arrival, and a registered post-OHCA serum-potassium value, using Danish nationwide registry data from 2001-2019. Potassium values were divided into seven predefined levels: < 2.5, 2.5-2.9, 3.0-3.4, 3.5-4.6, 4.7-5.5, 5.5-6.0, > 6.0 mmol/L. Thirty-day survival was estimated using a multivariable Cox regression (reference normokalemia 3.5-4.6 mmol/L). The multivariable model included age, sex, Charlson comorbidity index (including chronic kidney disease), witnessed status, performance of bystander cardiopulmonary resuscitation (CPR) and first registered heart rhythm. RESULTS: Over the 30-day follow-up period, survival rates in the seven strata were as follows: 25 (51.0%), 119 (53.6%), 512 (65.4%), 1,631 (57.9%), 220 (32.7%), 34 (22.8%), and 46 (22.7%), respectively. Thirty-day survival was significantly lower for all groups with hyperkalemia compared with normokalemia: 4.7-5.5 mmol/L: (average risk ratio (RR): 0.72, 95% confidence interval (95% CI): 0.66-0.78); 5.5-6.0 mmol/L: (average RR: 0.60, 95% CI: 0.47-0.73); > 6.0 mmol/L: (average RR: 0.56, 95% CI: 0.46-0.66). Survival did not differ significantly in patients with hypokalemia compared with normokalemia. CONCLUSIONS: In OHCA survivors, hyperkalemia was associated with reduced 30-day survival compared with normokalemia, independent of age, sex, comorbidity burden and pre-hospital OHCA-characteristics. Conversely, hypokalemia was not associated with reduced 30-day survival.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».