Enhancing Patient Safety in Refractory Ventricular Fibrillation: A Systematic Review of Double Sequential and Vector Change Defibrillation Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Ventricular fibrillation (VF) is the most common shockable rhythm in cardiac arrest, yet refractory VF (RVF), defined as persistent VF after ≥three failed defibrillation attempts, poses a significant challenge. Two alternative strategies, double sequential external defibrillation (DSED) and vector change (VC) defibrillation, aim to enhance defibrillation success where conventional methods fail. This review evaluates the clinical feasibility, safety, and implementation barriers of DSED and VC in RVF cases. Methods: A systematic review was conducted following PRISMA 2020 guidelines. PubMed, Scopus, and CINAHL databases were searched for studies published between January 2015 and August 2025. Eligible studies included adult RVF patients treated with DSED or VC. Outcomes assessed included implementation barriers, safety concerns, and methodological limitations. Study quality was evaluated using the Newcastle–Ottawa Scale and the Cochrane RoB 2 tool. Results: Sixteen studies met the inclusion criteria. Identified barriers were grouped into practical and methodological categories. Practical barriers included the need for dual defibrillators and pads, delays in shock coordination, inconsistent protocols, equipment compatibility issues, and dependence on trained personnel. Methodological barriers included small sample sizes, retrospective designs, inconsistent RVF definitions, and incomplete reporting of neurological outcomes. Conclusions: DSED and VC defibrillation may offer potential benefits in managing RVF, but their use is hindered by significant practical and methodological barriers. Due to the limited number of randomized trials, further high-quality studies with standardized definitions and safety endpoints are needed to clarify their clinical utility and inform implementation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».