通过JAAM-OHCA分析，识别“基于设备的AED”等相关因子

该研究小组确定了 OHCA 患者自发波形变化的预测因子并预测分数，以帮助 EMS 在 OHCA 患者发生自发波形变化时为立即除颤做好准备。

具体来说，日本急性医学会多中心院外心脏骤停登记（JAAM-OHCA）（全国范围内转移至全国 125 家重症监护中心或设有重症监护中心的医院的 OHCA 患者的多中心阳性登记）数据使用了 25804 例。该注册表包含 2014 年 6 月至 2017 年 12 月期间登记的 OHCA 患者的数据，以及在初始脉搏确认时被急救人员判断为具有非休克自适应节律波形的成人 OHCA 患者的数据。这是研究的主题。

通过使用Cox回归模型的多变量分析，确定了OHCA患者自发波形变化的预测因素。结果变量为从第一次脉搏检查到可休克波形变化的时间，在波形变化前到达医院的患者被视为终止病例。解释变量以EMS到达现场之前可评估的内容为对象。

分析结果发现，自发性波形变化的危险显著增加的变量包括:目击者的存在、初始波形的无脉性电活动(PEA)、由副导器引起的AED、CA(心脏停止)的原因为非外因。相反，65岁以上、女性、用心脏按摩器进行心脏按摩、CA的原因是外伤或窒息等与显著降低自发性波形变化的危害有关。通过病毒进行人工呼吸对自发节奏变化的可能性没有统计学上的显著影响。此外，我们还将高度气道管理和肾上腺素注射的变量作为时间相关性的协变量进行了敏感性分析，确认了结果没有显著变化。

非休克期间到达医院前的波形变化分数由带有惩罚的回归模型创建

在开发预测分数时，使用划分目标数据的派生队列（2014 年 6 月至 2016 年 12 月的注册患者）和验证队列（2017 年 1 月至 2017 年 12 月的注册患者）创建分数。）用于确认分数的预测准确性。在使用衍生队列的数据通过嵌套交叉验证确认要创建的预测模型的有效性和未知数据的预测性能后，在非休克时间使用整个衍生队列的数据。不可冲击的到达（CHANS 分数）是由带有惩罚的回归模型创建的。此外，我们创建了一个风险分类，可以区分自发波形改变概率高的患者和自发波形改变概率低的患者。

创建的CHANS评分的预测准确度采用Harrell's C-index评估，其值为0.67 [0.64-0.70]。此外，根据建议的风险分类划分的两组之间的 KM 曲线在验证队列中存在显着差异（对数秩检验；p <0.001）。

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