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Point-of-care testing for adult out-of-hospital cardiac arrest resuscitated at the ED to predict ROSC: Development and external validation of POC-ED-ROSC model - 03/08/23

Doi : 10.1016/j.ajem.2023.06.022 
Chun-Yen Huang, MD, MSc a, Tsung-Chien Lu, MD, PhD b, c , Chu-Lin Tsai, MD, ScD b, c , Cheng-Yi Wu, MD b, Eric Chou, MD d, e, Chih-Hung Wang, MD, PhD b, c, , Min-Shan Tsai, MD, PhD b, c, Wei-Tien Chang, MD, PhD b, c , Chien-Hua Huang, MD, PhD b, c , Wen-Jone Chen, MD, PhD b, c, f
a Department of Emergency Medicine, Far Eastern Memorial Hospital, New Taipei City, Taiwan 
b Department of Emergency Medicine, National Taiwan University Hospital, Taipei, Taiwan 
c Department of Emergency Medicine, College of Medicine, National Taiwan University, Taipei, Taiwan 
d Department of Emergency Medicine, Baylor Scott and White All Saints Medical Center, Fort Worth, TX, USA 
e Department of Emergency Medicine, Baylor University Medical Center, Dallas, TX, USA 
f Division of Cardiology, Department of Internal Medicine, National Taiwan University Hospital and National Taiwan University College of Medicine, Taipei, Taiwan 

Corresponding author at: No.7, Zhongshan S. Rd., Zhongzheng Dist., Taipei City 100, Taiwan.No.7, Zhongshan S. Rd., Zhongzheng Dist.Taipei City100Taiwan

Abstract

Background and importance

Most prediction models, like return of spontaneous circulation (ROSC) after cardiac arrest (RACA) or Utstein-based (UB)-ROSC score, were developed for prehospital settings to predict the probability of ROSC in patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). A prediction model has been lacking for the probability of ROSC in patients with OHCA at emergency departments (EDs).

Objective

In the present study, a point-of-care (POC) testing-based model, POC-ED-ROSC, was developed and validated for predicting ROSC of OHCA at EDs.

Design, settings and participants

Prospectively collected data for adult OHCA patients between 2015 and 2020 were analysed. POC blood gas analysis obtained within 5 min of ED arrival was used.

Outcomes measure and analysis

The primary outcome was ROSC. In the derivation cohort, multivariable logistic regression was used to develop the POC-ED-ROSC model. In the temporally split validation cohort, the discriminative performance of the POC-ED-ROSC model was assessed using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) and compared with RACA or UB-ROSC score using DeLong test.

Main results

The study included 606 and 270 patients in the derivation and validation cohorts, respectively. In the total cohort, 471 patients achieved ROSC. Age, initial cardiac rhythm at ED, pre-hospital resuscitation duration, and POC testing-measured blood levels of lactate, potassium and glucose were significant predictors included in the POC-ED-ROSC model. The model was validated with fair discriminative performance (AUC: 0.75, 95% confidence interval [CI]: 0.69–0.81) with no significant differences from RACA (AUC: 0.68, 95% CI: 0.62–0.74) or UB-ROSC score (AUC: 0.74, 95% CI: 0.68–0.79).

Conclusion

Using only six easily accessible variables, the POC-ED-ROSC model can predict ROSC for OHCA resuscitated at ED with fair accuracy.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Blood gas analysis, Emergency department, Out-of-hospital cardiac arrest, Point-of-care testing, Prediction model

Abbreviations : AUC, CPR, EMS, GAM, MI, NTUH, OHCA, PAROS, POC, ROC, ROSC


Plan


 The corresponding authors had full access to all the data in the study and had final responsibility for the decision to submit for publication.


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Vol 71

P. 86-94 - septembre 2023 Retour au numéro
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