Impact of Critical Care Transesophageal Echocardiography in Medical–Surgical ICU Patients: Characteristics and Results From 274 Consecutive Examinations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Critical care echocardiography has become an integral tool in the assessment and management of critically ill patients. Critical care transesophageal echocardiography (TEE) offers diagnostic reliability, superior image quality, and an expanded diagnostic scope to transthoracic echocardiography. Despite its favorable attributes, TEE use in North American intensive care units (ICUs) remains relatively undescribed. In this article, we seek to characterize the feasibility, indications, and clinical impact of a critical care TEE program. DESIGN: Retrospective, observational study. SETTING: Tertiary care, academic critical care program consisting of 2 hospitals in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Consecutive critical care TEE examinations on ICU patients performed between December 2012 and December 2016. INTERVENTIONS: None. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Consecutive critical care TEE studies on ICU patients from December 1, 2012, to December 31, 2016, were reviewed. The TEEs performed on cardiac surgery patients and those without reports were excluded. Examination details, including indications, complications, examination complexity (number of views, Doppler techniques), and clinical recommendations were aggregated and analyzed. Two hundred seventy-four TEE studies were performed by 38 operators. Common indications for TEE studies were hemodynamic instability (45.2%), assessment for infective endocarditis (22.2%), and cardiac arrest (20.1%). A change in patient management was proposed following 79.5% of TEE studies. Thirty-eight percent of TEE studies were performed during evening hours or on weekends. There were no mechanical complications. CONCLUSIONS: Our observational data support intensivist-performed TEE as being safe and therapeutically influential across a broad range of indications. Our program's demonstrated feasibility and impact may act as a model for TEE adoption in other North American ICUs.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».