La double défibrillation externe à l’urgence
Bibliographic record
Abstract
Mise en contexte La double défibrillation externe (DDE) suscite un intérêt croissant depuis plusieurs années. Contrairement à la défibrillation traditionnelle, la DDE utilise deux défibrillateurs, simultanément ou de manière séquentielle, pour délivrer des chocs. Cette approche vise à maximiser la probabilité de restauration d'un rythme cardiaque normal lorsque les techniques conventionnelles échouent. Bien que plusieurs études se soient intéressées à la DDE en contexte préhospitalier, il existe un manque notable de données sur son utilisation en contexte hospitalier, particulièrement à l’urgence. Objectifs Synthétiser les connaissances actuelles sur l'utilisation de la DDE en contexte hospitalier et en explorer l’efficacité. Méthodologie Une revue rapide de la littérature a été effectuée, conformément aux recommandations méthodologiques du groupe de travail pour les revues rapides Cochrane (Garritty et al., 2024). Les bases de données PubMed, MEDLINE, EMBASE, CINAHL et Cochrane Library ont été consultées. Résultats La recherche initiale a permis d’identifier 356 articles publiés entre 2004 et 2024. Au total, 15 articles ont été retenus, détaillant 18 rapports de cas. L’analyse des cas a permis de mettre en évidence les bénéfices, les limites et les risques associés à l’utilisation de la DDE en contexte hospitalier. Conclusion La DDE est une technique généralement employée en dernier recours, après l’échec des méthodes traditionnelles. À ce jour, la faible robustesse des études disponibles ne permet pas d’établir son efficacité par rapport à la simple défibrillation. Ainsi, des essais contrôlés randomisés sont nécessaires pour en confirmer l’efficacité. Pour la pratique future, la singularité des cas cliniques doit être considérée et une analyse risque-bénéfice doit être envisagée par les équipes soignantes lors de réanimations prolongées. La standardisation des procédures sera aussi essentielle afin d’assurer une utilisation optimale de la DDE.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.022 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".