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Enregistrement W4415789942 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.sun1206

Abstract Sun1206: Emergency Medical Services Medical Director Perspectives on Intra-arrest Transport of Out-of-Hospital Cardiac Arrest: A Thematic Analysis of Expert Opinion

2025· article· en· W4415789942 sur OpenAlexaff
Judah Kreinbrook, Marissa Personette, Jessica Sperling Smokoski, Anjni Joiner, Lisa Monk, Kimberly T. Ward, Stephen Powell, Sarah Smith, Benjamin Leung, Audrey L Blewer, Brian Grunau, Joseph P. Ornato, Monique A. Starks

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisEmergency medical servicesInterimCardiopulmonary resuscitationExpert opinionMEDLINEDocumentationCertification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is considerable heterogeneity in Emergency Medical Services (EMS) agency-level use of intra-arrest transport (IAT), the act of transporting off-scene with ongoing chest compressions. International guidelines recommend use of IAT only if in-hospital therapies are being considered (e.g. extracorporeal cardiopulmonary resuscitation (ECPR)). Objective: We sought to explore views on the value of IAT among North Carolina (NC) EMS medical directors, with comparison of urban versus rural agencies and low versus high IAT users. Methods: NC EMS medical directors were invited for semi-structured interviews, with n=13 completed as of June 2025. Co-coding of an interim sample was performed by two researchers using a combination of inductive and deductive coding via NVivo software. Interrater reliability (IRR) was calculated via Cohen’s Kappa. Using a thematic approach, we characterized views on IAT practices, with comparison across agency rural versus urban designation and low versus high IAT use. Proportions of EMS-treated medical OHCA receiving IAT in the last year were reported by each medical director. Low and high IAT users were defined as <15% and 15% or greater respectively. Results: Based on an analysis of an interim sample of 6 interviews, 8 NC agencies were represented (1 medical director oversaw three agencies): 4 urban and 4 rural. All provide advanced life support-level care. Pooled IRR between coders was 0.79. Five medical directors (2 rural, 2 urban, 1 both) were low IAT users and one (urban) was a high IAT user. Major themes included: variation in the “ideal” role of EMS in resuscitation and differences in the perceived risk of IAT affecting resuscitation quality. Rural directors generally cited long transport times to tertiary centers as a barrier to IAT while urban directors saw short transport times as a potential facilitator. Low IAT users generally viewed the role of EMS as delivering on-scene resuscitation (reserving IAT for interventions unavailable in the field (e.g. ECPR, resuscitative hysterotomy)), while the high IAT user saw the role of EMS as delivering most OHCA to resuscitation centers in a “race against the clock.” Conclusion(s): Our analysis found that heterogeneity in agency-level IAT practices in North Carolina may be due to differing risk-benefit assessments by medical directors. Further development of the IAT evidence base is needed alongside attention to dissemination and implementation.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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