Doppler Interrogation of the Femoral Vein in the Critically Ill Patient: The Fastest Potential Acoustic Window to Diagnose Right Ventricular Dysfunction?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To report the use of common femoral vein Doppler interrogation as a simple technique to diagnose right ventricular dysfunction. DESIGN: Case report. SETTING: Cardiac surgical ICU. PATIENTS: Postoperative cardiac surgical patients. INTERVENTIONS: Common femoral pulsed-wave and color Doppler examination associated with hepatic, portal, and renal venous Doppler measurement were obtained in both patients and before and after treatment in patient number 1. In addition, right ventricular pressure waveform examination was obtained in patient number 2. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The technique to obtain common femoral venous Doppler is described. Two cases of patients presenting with right ventricular dysfunction and fluid overload with portal and renal venous congestion in the perioperative period undergoing complex multivalvular cardiac surgery are presented. Hemodynamic waveform monitoring was performed alongside echocardiographic, hepatic, and renal venous flow Doppler assessment, and spectral Doppler profiles of the common femoral veins were examined. Those findings were useful in confirming our diagnosis and guiding our response to treatment. An algorithm was developed and tested on two additional hemodynamically unstable patients. CONCLUSIONS: Doppler examination of the common femoral vein is a simple, fast, and noninvasive technique that could be useful to rule in the presence of right ventricular dysfunction with venous congestion and help guide the management of such patients.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».