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儿科心脏骤停 - 一般
e。避免通风过多（体积和费率）。4。继续CPR，最小的中断，更改进行压缩的救援人员5。如果可用，请启动ALS响应。6。建立一条专利气道，如果指示，则保持C-Spine预防措施，从BLS AIRWAIL辅助设备和具有高流量的BVM开始。使用BVM和气道辅助设备的通风至少与儿童气管插管一样有效。7。如果在三分钟的CPR和ALS周期不可用或延迟的三分钟周期后，尚未实现自发循环（ROSC）的返回，则接触医疗控制，请启动运输。8。如果无法通风或无法维持专利气道，请根据紧急气道处理协议建立气道。（可提供年龄批准的尺寸时，上方航空道是儿科的首选高级气道）
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•如果逮捕是已知的创伤起源，请参见创伤性逮捕 - 处理方案。•如果未知是逮捕是创伤还是医疗，并且患者在复苏程序协议的现场终止时，在每个死亡的场景标准中都不会遇到死亡，请开始CPR并继续使用该协议。•如果患者体温过低，请参见适用时变暖技术的体温过低/冻伤治疗方案。•显示不复苏的患者（DNR），手镯或项链；或有效的密歇根州医师命令（MI POST） - 相应地遵循DNR程序方案或MI-POST程序协议。•心脏骤停患者只有在现场不安全，患者的身体位置不允许适当治疗或按照直接医疗控制令的情况下移动。
心脏骤停案件的上升
（a）至（e）：根据印度医学研究理事会（ICMR），没有关于心脏骤停发生率的数据。确定有关心脏骤停和死亡原因的事实，印度医学研究委员会（ICMR）正在进行两项研究之后。1。第一个项目是一项回顾性病例对照研究，用于确定与猝死相关的危险因素（例如最近的Covid-19感染）和年轻人（18 - 45年）的心脏骤停。发现Covid-19疫苗接种并没有增加印度年轻人无法解释的猝死风险。过去的Covid-199住院，猝死家族史以及某些生活方式行为，例如当前的吸烟状况，酒精使用频率，最近的暴饮暴食，娱乐性药物/药物使用以及剧烈的强度活动增加了无法解释的突然死亡的可能性。研究的详细信息可在以下链接（https://journals.lww.com/ijmr/fulltext/2023/10000/factors_associated_with_with_unexplained_sudden_sudden_deat hs.6.6.6.aspx）2。第二个项目正在调查新德里AIIMS的常规尸检和虚拟尸检的年轻人突然死亡原因。
出院心脏骤停：年度报告
从医院心脏骤停（OHCA）出发是一种威胁生命的紧急情况，心脏停止在体内抽血。这是救护车服务最关键时期的事件类型 - 如果不干预，不可逆转的死亡就可以在患者最初崩溃的短短10分钟内发生。在全球范围内，OHCA的存活率从不到5％到60％以上，并且取决于多种因素。救护车服务几乎无法控制许多此类因素，例如患者年龄或逮捕原因。但是，从治疗到及时性，对OHCA做出反应的改善，可以并且绝对可以挽救生命。这些可控特征总结在生存链的四个链接中。这些链接描述了经历OHCA的患者所需的整个护理系统，从社区准备就绪（包括预先护理计划）到出院后护理。
人工智能预测心脏骤停
背景：心脏骤停是一种危及生命的心脏活动停止。早期预测心脏骤停非常重要，因为它允许在发作期间采取必要的措施来预防或干预。人工智能 (AI) 技术和大数据越来越多地被用于增强预测和为高危患者做准备的能力。目的：本研究旨在探索文献中报道的人工智能技术在预测心脏骤停中的应用。方法：根据 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）扩展的范围界定审查指南进行范围界定审查。搜索了 Scopus、ScienceDirect、Embase、电气和电子工程师协会和 Google Scholar 以确定相关研究。还对纳入的研究进行了反向参考文献列表检查。研究选择和数据提取由 2 名审阅者独立进行。从纳入研究中提取的数据以叙述方式综合。结果：在检索到的 697 篇引文中，41 篇研究被纳入审查，6 篇是在向后引用检查后添加的。纳入的研究报告了人工智能在预测心脏骤停方面的应用。在 47 项研究中，我们能够将研究采用的方法分为 3 个不同的类别：26 项 (55%) 研究通过分析患者的特定参数或变量来预测心脏骤停，而 16 项 (34%) 研究开发了基于人工智能的预警系统。其余 11% (5/47) 的研究侧重于区分心脏骤停高风险患者和无风险患者。两项研究关注儿科人群，其余研究关注成人 (45/47, 96%)。大多数研究使用的数据集大小小于 10,000 个样本 (32/47, 68%)。机器学习模型是研究中用于预测心脏骤停的最突出的人工智能分支（38/47，81%），最常用的算法是神经网络（23/47，49%）。K 折交叉验证是研究报告中最常用的算法评估工具（24/47，51%）。结论：人工智能被广泛用于预测不同患者环境中的心脏骤停。技术有望在改善心脏医学方面发挥不可或缺的作用。需要更多的评论来了解在临床环境中实施人工智能技术的障碍。此外，还需要研究如何最好地为临床医生提供支持，以理解、适应和在实践中实施这项技术。
基于机器学习的院外心脏骤停（...
心脏骤停是关键的医疗紧急情况，即立即反应对于患者生存至关重要。对于院外心脏骤停（OHCA）尤其如此，在此阶段，紧急医疗服务的行动显着影响结果。然而，在韩国，由于处理大量紧急电话的调度员缺乏调度员而引起的挑战。在这种情况下，基于机器学习的OHCA检测计划的实施可以帮助响应者并提高患者的生存率。在这项研究中，我们通过制定基于机器学习的OHCA检测计划来应对这一挑战。该计划分析了响应者和呼叫者之间对话的成绩单，以确定心脏骤停的实例。提出的模型包括用于这些对话的自动转录模块，基于文本的心脏骤停检测模型以及必要的服务器和客户端组件以进行程序部署。重要的是，实验结果证明了模型的有效性，根据F1度量，达到79.49％的性能得分，并将心脏骤停检测所需的时间减少了15秒钟。尽管使用了有限的数据集，但这项研究强调了心脏骤停检测计划的潜力，作为响应者的宝贵工具，最终提高了心脏骤停的生存率。
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•CPR和电气疗法应与当前的美国心脏协会指南一致。对于所有患者，首选垫的前/后放置，如果可能的话，应使用，如果不延迟除颤。•一旦确认了逮捕，重点应该放在避免CPR中的中断。•CPR应根据美国心脏协会制定的当前指南进行。•婴儿的压缩至少为1.5英寸，儿童深度为2英寸（至少是胸部前后直径的三分之一）。•压缩速率至少为每分钟100-120•允许每次压缩的全胸后坐力，以最大程度地灌注。•避免通风过多（体积和费率）。•继续CPR，以最小的中断，更改进行压缩的救援人员•经常验证CPR质量以及任何提供压缩或通风更改的救援人员的时间。•至少每2分钟更改救援人员进行压缩以避免疲劳。•压缩中断必须小于10秒•如果放置了高级气道，提供连续的CPR，而无需停顿通风，每分钟20次呼吸或每3秒呼吸
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澳大利亚心脏骤停联盟项目官员
• 拥有适当的高等教育资格和/或健康相关领域的相关工作经验。 • 熟悉新南威尔士州和澳大利亚的健康和医学研究状况，包括资助计划和网络。 • 具有担任执行官和/或项目管理的经验。 • 具有制定战略和新计划的能力。 • 积极主动、注重细节，能够独立工作。 • 善于管理优先事项、截止日期和有效处理多项任务。 • 思维清晰、分析性强，掌握科学信息。 • 具有出色的书面和口头沟通能力，可与不同受众（包括政府、研究、捐助者和员工）进行沟通。 • 强大的协作、谈判和利益相关者管理技能。 • 卓越的人际交往和服务导向方法。