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Prediction of neurological outcomes following the return of spontaneous circulation in patients with out-of-hospital cardiac arrest: Retrospective fast-and-frugal tree analysis : 병원 밖 심정지 환자의 소생 후 신경학적 예후 예측

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Authors

신소미

Advisor
조유환
Major
의과대학 의학과
Issue Date
2019-02
Publisher
서울대학교 대학원
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 의과대학 의학과, 2019. 2. 조유환.
Abstract
Aim: Although various quantitative methods have been developed for predicting neurological prognosis in patients with out-of-hospital cardiac arrest (OHCA), they are too complex for use in clinical practice. We aimed to develop a simple decision rule for predicting neurological outcomes following the return of spontaneous circulation (ROSC) in patients with OHCA using fast-and-frugal tree (FFT) analysis.
Methods: We performed a retrospective analysis of prospectively collected data archived in a multi-centre registry. Good neurological outcomes were defined as cerebral performance category (CPC) values of 1 or 2 at 28-day. Variables used for FFT analysis included age, sex, witnessed cardiac arrest, bystander cardiopulmonary resuscitation, initial shockable rhythm, prehospital defibrillation, prehospital ROSC, no flow time, low flow time, cause of arrest (cardiac or non-cardiac), pupillary light reflex, and Glasgow Coma Scale score after ROSC.
Results: Among the 456 patients enrolled, 86 (18.9%) experienced good neurological outcomes. Prehospital ROSC (true = good), prompt or sluggish light reflex response after ROSC (true = good), and presumed cardiac cause (true = good, false = poor) were selected as nodes for the decision tree. Sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of the decision tree for predicting good neurological outcomes were 100% (42/42), 64.0% (119/186), 38.5% (42/109), and 100% (119/119) in the training set and 95.5% (42/44), 57.6% (106/184), 35.0% (42/120), and 98.1% (106/108) in the test set, respectively.
Conclusion: A simple decision rule developed via FFT analysis can aid clinicians in predicting neurological outcomes following ROSC in patients with OHCA.
목표
병원 밖의 심정지 환자의 신경학적 예후를 예측하기 위해 다양한 정량적 방법이 개발되었지만 임상적으로 사용하기에는 너무 복잡하다. 본 연구는 Fast-and-Frugal tree 분석을 이용하여 병원 밖 심정지 환자에서 자발 순환 회복 후 신경학적 예후를 예측하기 위한 간단한 의사 결정 규칙을 개발하고자 하였다.

방법
본 연구에서는 3개 병원의 레지스트리에 보관된 전향적으로 수집된 데이터에 대해 후향적 분석을 시행하였다. 양호한 신경학적 예후는 퇴원 후 28일에 뇌 기능 수행 범주(cerebral performance category, CPC) 점수 1 또는 2 점으로 정의되었다. Fast-and-Frugal tree 분석에 사용 된 변수에는 나이, 성별, 심정지 목격자 여부, 현장 심폐소생술 여부, 초기 쇼크 리듬, 병원 전 제세동, 병원 전 자발 순환회복, 무관류 시간(no flow time), 저관류 시간(low flow time), 심정지 원인, 동공 빛 반사, 자발 순환 후 Glasgow Coma Scale 점수가 있다.

결과
등록 된 456명의 환자 중 86명(18.9%)이 양호한 신경학적 예후가 예측되었다. 병원 전 자발순환 회복 여부, 자발 순환 직후 즉각적인 동공 빛 반사, 심장 원인에 의한 심정지, 이 세 가지 요인이 의사결정 트리의 노드로 선택되었다. 좋은 신경학적 결과를 예측하기 위한 결정 트리의 민감도, 특이도, 양성 예측도, 음성 예측도는 100 % (42/42), 64.0 % (119/186), 38.5 % (42/109), 100 % 119/119), 시험 세트(test set)에서는 95.5 % (42/44), 57.6 % (106/184), 35.0 % (42/120), 98.1 % (106/108)이었다.

결론
Fast-and-Frugal tree 분석을 통하여 개발 된 간단한 의사결정 규칙은 임상의가 병원 밖 심정지 환자의 자발순환 후에 따른 신경학적 결과를 예측하는데 도움이 될 수 있다.
Language
eng
URI
https://hdl.handle.net/10371/151450
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