Sviluppo di un'applicazione di passaggio di consegne digitale per i paramedici per fornire un approccio personalizzato alla stratificazione pre-ospedaliera per l'arresto cardiaco extraospedaliero (RAPID-MIRACLE)

Disegno: studio di coorte osservazionale prospettico che ha arruolato pazienti OOHCA in tutta Londra in un ambiente pre-ospedaliero

Protocollo di studio: I pazienti con OOHCA e ROSC saranno reclutati dalla comunità nello studio dal London Ambulance Service NHS Trust (LAS). LAS ha -40 professionisti paramedici avanzati in terapia intensiva (APP-CC) che hanno una gamma di competenze specialistiche tra cui la gestione delle vie aeree e gli ultrasuoni focalizzati e si occupano di oltre 1500 OOHCA / anno.

Test del pH del punto di cura: i partecipanti reclutati eseguiranno il test del pH del punto di cura utilizzando il sistema CG4 + iStat (Abbott Vascular, Illinois, USA). Il test richiede 2 ml di sangue venoso e può fornire risultati del sangue in pochi minuti. Il dispositivo e il sistema di prelievo del sangue hanno ricevuto la marcatura CE e sono già in uso di routine in tutto il NHS. Una volta ricevuti i risultati del sangue, il campione di sangue e il sistema di test vengono scartati in modo routinario.

Cure standard: i partecipanti verranno quindi trasferiti al pronto soccorso locale o a un HAC in base agli attuali protocolli di routine. I pazienti saranno trattati in modo routinario dopo aver raggiunto l'assistenza secondaria in conformità con le linee guida locali e nazionali senza alcun cambiamento nell'assistenza sulla base di questo studio.

Calcolo della potenza: nel 2019, gli APP-CC di LAS si sono occupati di -700 pazienti OOHCA con ROSC. Ipotizzando un reclutamento del 60%, potremmo tranquillamente prevedere l'arruolamento di -500 pazienti in un periodo di 15 mesi. Dai dati precedenti, possiamo aspettarci che circa il 60% dei pazienti (n=300) abbia un punteggio CPC di 3-5 alla dimissione dall'ospedale. Questo sarebbe di dimensioni simili al set di dati utilizzato per derivare il punteggio originale, che ha fornito buoni livelli di accuratezza nelle misure delle prestazioni del modello.