Echocardiography as a guide for fluid management
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In critically ill patients at risk for organ failure, the administration of intravenous fluids has equal chances of resulting in benefit or harm. While the intent of intravenous fluid is to increase cardiac output and oxygen delivery, unwelcome results in those patients who do not increase their cardiac output are tissue edema, hypoxemia, and excess mortality. Here we briefly review bedside methods to assess fluid responsiveness, focusing upon the strengths and pitfalls of echocardiography in spontaneously breathing mechanically ventilated patients as a means to guide fluid management. We also provide new data to help clinicians anticipate bedside echocardiography findings in vasopressor-dependent, volume-resuscitated patients. OBJECTIVE: To review bedside ultrasound as a method to judge whether additional intravenous fluid will increase cardiac output. Special emphasis is placed on the respiratory effort of the patient. CONCLUSIONS: Point-of-care echocardiography has the unique ability to screen for unexpected structural findings while providing a quantifiable probability of a patient's cardiovascular response to fluids. Measuring changes in stroke volume in response to either passive leg raising or changes in thoracic pressure during controlled mechanical ventilation offer good performance characteristics but may be limited by operator skill, arrhythmia, and open lung ventilation strategies. Measuring changes in vena caval diameter induced by controlled mechanical ventilation demands less training of the operator and performs well during arrythmia. In modern delivery of critical care, however, most patients are nursed awake, even during mechanical ventilation. In patients making respiratory efforts we suggest that ventilator settings must be standardized before assessing this promising technology as a guide for fluid management.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle