Non-Invasive Bedside Assessment of Central Venous Pressure: Scanning into the Future
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noninvasive evaluation of central venous pressure (CVP) can be achieved by assessing the Jugular Venous Pressure (JVP), Peripheral Venous Collapse (PVC), and ultrasound visualization of the inferior vena cava. The relative accuracy of these techniques compared to one another and their application by trainees of varying experience remains uncertain. We compare the application and utility of the JVP, PVC, and handheld Mini Echo amongst trainees of varying experience including a medical student, internal medicine resident, and cardiology fellow. We also introduce and validate a new physical exam technique to assess central venous pressures, the Anthem sign. METHODS: Patients presenting for their regularly scheduled echocardiograms at the hospital echo department had clinical evaluations of their CVP using these non-invasive bedside techniques. The examiners were blinded to the echo results, each other's assessments, and patient history; their CVP estimates were compared to the gold standard level 3 echo-cardiographer's estimates at the completion of the study. RESULTS: 325 patients combined were examined (mean age 65, s.d. 16 years). When compared to the gold standard of central venous pressure by a level 3 echocardiographer, the JVP was the most sensitive at 86%, improving with clinical experience (p<0.01). The classic PVC technique and Anthem sign had better specificity compared to the JVP. Mini Echo estimates were comparable to physical exam assessments. CONCLUSIONS: JVP evaluation is the most sensitive physical examination technique in CVP assessments. The PVC techniques along with the newly described Anthem sign may be of value for the early learner who still has not mastered the art of JVP assessment and in obese patients in whom JVP evaluation is problematic. Mini Echo estimates of CVPs are comparable to physical examination by trained clinicians and require less instruction. The use of Mini Echo in medical training should be further evaluated and encouraged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».