외상성 심정지 결과를 개선하는 AI

배경

외상성 심정지(TCA)는 젊은 사람들의 주요 사망 원인이지만, 자발 순환 회복(ROSC)이 달성될 수 있는 경우 결과는 심정지의 다른 원인보다 유리한 것으로 보입니다. 레지스트리 기반 연구의 데이터는 1.5 - 31.7% 사이의 다양한 생존율을 보여주었습니다. 이 넓은 범위는 다른 국가 또는 지역의 포함, 연구 설계 및 의료 시스템의 이질성에 의해 반영될 수 있습니다. 또한, 이러한 지역적 다양성은 현장 치료, 운송에 관한 증거 부족뿐만 아니라 치료 보류에 대한 병원 전 결정 내에서도 원인이 될 수 있습니다. TCA의 가역적 원인에는 출혈, 긴장성 기흉, 질식 및 심낭 압전이 포함되며, 제어할 수 없는 출혈이 손상의 약 50%를 차지합니다. TCA의 가역적 원인을 해결하고 처리하기 위해 유럽 소생 위원회에서 특정 알고리즘을 설정했습니다. TCA 관리는 시간 의존적이며 고급 병원 전 치료 및 외상 센터 설정의 추가 전문 치료에 따라 달라집니다. 덴마크 응급 의료 시스템(EMS)은 2016년에 전국적인 전자 의료 보고서 등록을 도입했습니다. 검색하여 OHCA의 하위 그룹을 식별할 수 있는 기회입니다.

기계 학습의 도움으로 고급 텍스트 검색이 덴마크 병원외 심정지 등록소의 데이터 품질을 향상시킬 것이라는 가설이 있습니다. 이 선구적인 접근 방식을 통해 이 프로젝트는 TCA 관리를 수정하는 데 기여할 수 있습니다.

또한, 우리는 EMS 보고서의 이 새로운 데이터가 TCA의 향상된 생존과 관련이 있는 가역적 원인에 대한 새롭고 중심적인 데이터를 제공한다고 추측합니다. 따라서 본 연구의 목적은 다음과 같다.

• 외상성 병원 밖 심정지의 설명 조사
• 외상성 심정지 결과 평가
• 시스템 간 및 시스템 내 비교 평가

본 연구는 인공 지능을 통해 덴마크 심정지 레지스트리의 수동 유효성 검사를 대체할 혁신적이고 저렴하며 고품질의 접근 방식을 제안합니다. 반면 현재 형식의 레지스트리는 유효성을 보장하고 국가 레지스트리의 품질.

재료 및 방법

이 레지스트리 기반 후속 연구에는 2016년부터 2021년까지 6년 동안 The Danish Medical Service 전자 레지스트리에 있는 외상성 심정지 환자의 데이터가 포함됩니다.

OHCA 데이터

덴마크에서 소생술을 시도한 OHCA에 대한 데이터는 2016년부터 전자 기반 덴마크 의료 서비스 보고 시스템에서 수집되었습니다. 레지스트리는 EMS 보고서를 포함한 자세한 데이터를 다룹니다. 데이터는 병원 전 차트의 고급 텍스트 검색과 경영진 항목으로 구성되어 식별을 강화하고 덴마크의 모든 OHCA를 수집합니다. 모든 사례는 식별된 모든 이벤트를 수동으로 읽는 정교한 검증 프로세스를 거쳤습니다. 이것은 덴마크에서 매년 약 5200건의 OHCA 사례에 걸쳐 높은 품질의 데이터를 확증하기 위해 외부 검증 팀에 의해 수행되었습니다. 이 확인 관행 내에서 데이터의 보충 소스가 OHCA의 각 개별 사례에 연결되었습니다. 또한 데이터는 덴마크 사망 원인 등록부의 사망 증명서와 부검 기록으로 구성됩니다. 특정 관심 정보는 생존, 현지화, 목격자 CPR 시작, EMS 요원의 조치 및 사망 원인이었습니다.

외상성 심정지의 식별

OHCA의 다양한 독립체 내에서 트라우마 하위 그룹에 대한 추가 조사가 필요합니다. 전통적인 기계 학습을 기반으로 하는 이 연구는 bag-of-words 모델을 사용하여 OHCA의 국가 레지스트리에서 자연어로부터 정의된 기능을 추출하는 것을 목표로 합니다. 이 접근 방식은 텍스트를 숫자로 변환하는 자연어 처리 방법입니다. 이 방법은 소문자로 변환하고 불용어와 구두점을 제거하고 사용된 두문자어를 추가로 표준화해야 하므로 텍스트를 준비합니다. 마지막으로 단어는 종종 접미사를 제거하여 어근으로 축소됩니다. 미리 정의된 트리거 단어를 사용하여 이 처리를 통해 텍스트 마이닝이 가능하므로 레지스트리에서 트라우마와 관련된 OHCA에 대한 고품질 정보를 도출할 수 있습니다. 식별된 사례는 외부 수동 ​​검증 후 국가 레지스트리에 연결됩니다.

포함된 변수

• 연령: 연령은 이벤트 당시의 대상 연령으로 정의됩니다.
• 성별: 성별은 남성, 여성 또는 미정으로 정의되며 개인 식별 번호에서 파생됩니다. 성별은 식별 번호가 없는 경우 EMS 차트를 기반으로 특성화됩니다.
• 초기 리듬: 초기 리듬은 EMS 담당자가 관찰한 첫 번째 리듬으로 정의되며 충격 가능, 충격 불가능(무수축), 충격 불가능(기타) 또는 결정되지 않음으로 분류됩니다.
• 발생 위치: 위치는 주거 지역, 야외 및 자연, 개인 주택 또는 기타로 특성화됩니다.
• 발생 관찰: 심정지는 목격자 없음, 방관자 목격자 또는 EMS 목격자로 정의됩니다.
• 심폐소생술(CPR): CPR에는 구경꾼이 시작한 CPR 및 CPR을 통한 EMS 치료가 포함됩니다.
• 제세동 및 자동 외부 제세동기(AED) 사용: 제세동에는 구경꾼 및/또는 EMS 직원에 의한 제세동이 포함됩니다. AED의 사용에는 충격을 전달하지 않은 경우에도 장치를 사용하는 것이 포함됩니다.
• EMS 응답 시간: 긴급 호출을 받은 배차 담당자와 첫 번째 EMS 담당자가 도착할 때까지의 시간으로 정의됩니다.
• 입원: 입원은 다음 중 하나로 간주됩니다. 병원으로 이송되거나 EMS 요원에 의해 사망 ​​선고를 받은 경우.
• 자발순환회복(ROSC): ROSC는 사건 인식과 종료(병원 입원 또는 EMS 담당자의 사망 선언으로 정의됨) 사이의 ROSC 달성으로 분류됩니다.
• 병원 입원 상태: 병원 도착 시 케이스 상태는 ROSC 또는 진행 중인 CPR로 정의됩니다.
• 생존: 생존은 입원 당시 ROSC로 정의되며 추가로 30일 생존이 포함되며 이는 National Patient Registry의 데이터에서 파생됩니다.
• 기도 관리: 여기에는 각 경우에 수행되는 기도 조작이 포함됩니다. 비인두기도, 구인두기도, 기관내 삽관법, 성문위 기도 장치 및 격리된 백-밸브-마스크 환기와 같은 기도 부속물의 사용을 나열하여 정의됩니다.

분석

모든 데이터는 의사 익명으로 처리되며 모든 분석은 전국적으로 집계됩니다. 데이터는 STROBE(역학에서 관찰 연구 보고 강화) 문을 사용하여 수집됩니다. 이 연구의 목적은 외상과 관련된 OHCA의 병인, 설명 데이터 및 병원 전 개입을 명확히 하는 것입니다. 이차적으로 연간 발생률 및 생존율의 업데이트가 수행됩니다. 기술 통계에는 위에서 언급한 절대 숫자와 백분율로 레이블이 지정된 변수가 포함됩니다. 하위 그룹을 검사하기 위해 비모수 테스트를 사용하여 비교 분석을 수행합니다. 다변량 분석을 위해 순방향 로지스틱 회귀 분석을 수행합니다. 이 다변량 로지스틱 회귀 분석 내에서 알려진 변수와 알려지지 않은 변수가 모두 처리됩니다. 생존 확률은 병인, 지역화, 방관자 및 EMS 조치에 따라 계층화되어 계산됩니다.

데이터 저장고

데이터는 데이터 관리의 안전한 수행을 위한 지역 지침에 따라 보안 드라이브에 저장됩니다.

윤리적 고려

GDPR은 덴마크 법에 따라 준수되며 연구는 덴마크의 수도 지역인 덴마크 데이터 보호 기관에 등록됩니다. 레지스트리 기반 연구이므로 윤리적 승인이 필요하지 않습니다.

관점

이 연구는 덴마크의 일반 인구에서 TCA에 대한 고유한 정보를 제공합니다. 기술 통계는 검토된 고품질 데이터베이스를 기반으로 관련 데이터를 제공합니다. 또한 분석 전반에 걸쳐 이전 상황과 원인에 대한 더 나은 이해는 이러한 유형의 체포 처리를 개선하는 데 기여할 수 있습니다. 마지막으로 관찰 건강 연구의 질적 향상과 발전을 제안한다.

출판

최종 결과는 국제 피어 리뷰 저널에 게재될 예정입니다. 공저자로의 참여는 밴쿠버 기준에 따라 결정되거나 데이터에 대한 접근 권한을 부여한 것으로 인정됩니다. 모든 덴마크 지역 EMS 지역은 최종 의견을 위해 출판 전에 이 원고를 받게 됩니다.

약어 목록

TCA 외상성 심정지 ROSC 자발 순환 회복 OHCA 병원 외 심정지 EMS 응급 의료 서비스 STROBE 역학 관찰 연구 보고 강화 CPR 심폐소생술 GDPR 일반 데이터 보호 규정