Clinical approaches to the diagnosis of acute heart failure
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Predicting which patients with congestive heart failure will decompensate is often difficult, and it is often difficult to distinguish congestive heart failure from other causes of acute dyspnea. This review will focus on some of the newer tools used to diagnose acute congestive heart failure in addition to reviewing the utility of more traditional tools. RECENT FINDINGS: The integration of pertinent positives and negatives on a routine history, key physical findings on examination and routine noninvasive imaging offers high positive and negative predictive power for the diagnosis of acute heart failure. Measurement of B-type natriuretic peptide and N-terminal proB-type natriuretic peptide offers additional and incremental diagnostic information. Measurement of intrathoracic impedance is a novel and potentially useful tool to track absolute changes in cardiac function and total lung fluid content, and may be useful for the outpatient titration of medical therapy to minimize acute congestive heart failure decompensation. SUMMARY: Consistent accurate diagnosis of decompensated congestive heart failure is possible using no more than a complete history and physical examination along with routine imaging techniques. The ability to diagnose acute congestive heart failure however, is improved by using serum B-type natriuretic peptide and intrathoracic impedance, both of which offer additive and complementary diagnostic information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».