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Enregistrement W2991641060 · doi:10.1186/s13089-019-0146-3

Hepatic and portal vein Dopplers in the clinical management of patients with right-sided heart failure: two case reports

2019· article· en· W2991641060 sur OpenAlexaff
Matthew Jefkins, Barry Chan

Notice bibliographique

RevueThe Ultrasound Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterventional radiologyPortal veinHeart failureHepatologyNeuroradiologyRadiologyInternal medicineNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with right heart failure pose significant volume management challenges for hemodynamic optimization. We present two cases in which point of care ultrasound (POCUS) of the hepatic and portal veins contributed to the venous hypertension assessment and decongestive strategy for patients with right-sided heart failure. CASE PRESENTATION: Patient A was 91 years old with known pulmonary hypertension and right ventricular systolic dysfunction who presented in septic shock requiring vasopressor support. Hepatic and portal vein Dopplers were consistent with right heart failure and significant venous congestion, therefore, diuresis was initiated which resulted in portal flow normalization, renal recovery, and cessation of vasopressor support. Patient B was 82 years old with severe idiopathic pulmonary fibrosis on home oxygen who presented in decompensated right heart failure. Despite aggressive diuresis, a negative fluid balance was not achieved. The patient continued to deteriorate and prior to their death portal vein, Doppler showed significant flow reversal. CONCLUSION: Hepatic and portal vein Doppler ultrasounds are venous hypertension assessment tools that can be readily used at the bedside by clinicians trained in POCUS that may contribute holistically to the hemodynamic profiling for patients with right heart failure and direct therapeutic interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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