My patient has no blood pressure: is their heart working?
Notice bibliographique
Résumé
How can point-of-care (PoC) ultrasound be used to help the clinician identify cardiogenic and certain non-cardiogenic causes of undifferentiated, non-traumatic hypotension? Hypotension is a common emergency presentation in the emergency department and medical admissions unit. Due to the physiological complexities of this state, the aetiology is often unclear to clinicians at initial presentation. This has clear implications for treatment and outcomes of the patient. Clinical indicators such as vital signs and physical examination are often unreliable in distinguishing causes of hypotension, identifying the correct aetiology in only 25–50% of cases. PoC ultrasound (PoCUS) of the heart can help differentiate between cardiogenic causes such as left ventricular dysfunction, and obstructive causes such as cardiac tamponade, and can point towards other causes such as sepsis and hypovolaemia. Limited cardiac echocardiography or ‘echo in life support’ can be performed as a part of goal-directed protocols for undifferentiated, non-traumatic hypotension. Use of such protocols early can significantly improve the diagnostic accuracy to 80%, thereby reducing the time to diagnosis and the time to initiating appropriate therapies. In this article, we review our approach to PoCUS of the heart in the setting of hypotension.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».