A probabilistic function to model the relationship between quality of chest compressions and the physiological response for patients in cardiac arrest

Cardiopulmonary resuscitation quality (CPRQ) parameters can be derived from electric signals obtained during resuscitation. We propose to model a probabilistic relationship between CPRQ parameters and the physiological response as judged by ECG-features, to guide therapy in a clinical context. A total of 821 compression sequences were extracted from 394 out-of-hospital resuscitation episodes. Sequences were categorized as effective if the post sequence cardiac rhythm had better prognosis than the pre-sequence rhythm by a positive difference, otherwise as non effective if the difference was negative. CPRQ parameters related to depth and rate were calculated. Three alternative approaches were designed for the binary classifier based on the CPRQ parameters: quadratic discriminant analysis (QDA), logistic regression (LR) and artificial neural networks (ANN). The positive class discriminant function defined the probability of effective compressions (Pec). The classification accuracies were around 0.6 for all three models. The highest probability estimates of effective chest compressions corresponded to the depth (5–6 cm) and rate (100–120 min −1 ) currently recommended in the CPR guidelines. We have proposed a novel method to relate the quality of chest compressions to the physiologic response to CPR.acceptedVersio

Sannsynlighetsmodell for monitorering av kvalitet av hjertekompresjoner basert på sammenheng mellom kvalitetsparametre for hjertelungeredning og fysiologisk respons

Master's thesis in Automation and signal processingBakgrunn: Plutselig hjertestans utenfor sykehus er en alvorlig medisinsk tilstand, hvor det i Norge er rundt 3200 tilfeller hvert år. For å overleve hjertestans er det viktig med tidlig og god hjertelungeredning(HLR). Ved å monitorere kvalitet av hjertekompresjoner vil det være mulig å gi tilbakemelding til personen som utfører kompresjonene. Denne tilbakemeldingen kan brukes til å forbedre kvaliteten av kompresjonene, og dermed øke sannsynligheten for overlevelse. Det gir også anledning til å studere data retrospektivt, slik at en kan identifisere faktorer som er betydningsfulle for overlevelse. Material og metode: Datasettet består av 394 episoder med hjertestans utenfor sykehus. Med utgangspunkt i datasettet er det utviklet metoder for å merke komprejsonsintervall som å være av gunstig eller ikke gunstig kvalitet, basert på sannsynlighet for endring til bedre tilstand, Pdes . Ettersom Pdes indikerer pasientens tilstand, vil dermed endring i Pdes gi en indikasjon på fysiologisk respons. Datasettet består av kvalitetsparametre som beskriver egenskaper for hjertekompresjoner. For å automatisk assosiere disse kvalitetsparametrene med fysiologisk respons, er det eksperimentert med 3 forskjellige maskinlæringsmetoder for klassifisering, hvor det beregnes sannsynlighet for gunstige kompresjoner, Pgc. Dermed benyttes kombinasjon av flere kvalitetsparametre til å gi tilbakemelding om kvalitet av behandling, som én verdi. Maskinlæringsmetodene som ble benyttet er: sannsynlighetsmaksimeringsmetoden(ML-metoden), logistisk regresjon(LR) og nevralt nettverk(NN). For å evaluere metodene ble klassifiseringsnøyaktighet benyttet som indikasjon på ytelse. Endelig evaluering ble utført ved å studere fordeling av Pgc mot kvalitetsparametre, og sammenligne fordelingen opp mot retningslinjer for HLR. Resultat: ML-metoden, LR og NN klassifiserte med en treffprosent på henholdsvis 58,61%, 62,96% og 63,39%. Forhold mellom Pgc og kvalitetsparametre viste at LR fordeler Pgc best i henhold til retningslinjer for HLR. Konklusjon: Det er utviklet en sannsynlighestmodell som indikerer kvalitet av hjertekompresjoner, og som er i henhold til retningslinjene for HLR. Ved å indikere kvalitet av hjertekompresjoner som sannsynlighetsverdi, er det mulig å visualisere kvalitet på en kompakt og dynamisk måte