Cardiopulmonary Resuscitation Case Registration Protocol; a Centralized and Prospective Registry in Kermanshah, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) is a life-saving procedure that helps maintain blood circulation and breathing in individuals experiencing cardiopulmonary arrest. Various factors with different effects influence CPR outcomes. This study describes the protocol of a CPR Case Registry based in Kermanshah, Iran. Methods: The Kermanshah CPR registry’s methodology is a combination of several existing registration methods, including those of the US, Europe, Canada, Australia, and Japan. All patients presenting to the hospital with cardiopulmonary arrest, including arrests within hospital inpatient wards, are included in the registry. Data are collected electronically and instantly through the checklist designed in the medical records system every 24 hour. The success rate of resuscitation cases and its influencing factors are documented according to the predesigned checklist compiled from previous registries. This registry was established in June 2019, and more than 1500 participants are examined annually. The results of this study will be compared with those of other similar studies. Discussion: To this date, 1234 cases (59% male) have been recorded in the registry with 34.7% successful CRP attempts. The registry of cardiopulmonary resuscitation cases provides data regarding the influencing factors of CPR 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 | 0,025 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».