The Doppler shock index measured by a wearable ultrasound patch accurately detects moderate‐to‐severe central hypovolemia during lower body negative pressure
Notice bibliographique
Résumé
Objective Moderate-to-severe hemorrhage is a life-threatening condition, which is challenging to detect in a timely fashion using traditional vital signs because of the human body's robust physiologic compensatory mechanisms. Measuring and trending blood flow could improve diagnosis of clinically significant exsanguination. A lightweight, wireless, wearable Doppler ultrasound patch that captures and trends blood flow velocity could enhance hemorrhage detection. Methods In 11 healthy volunteers undergoing simulated hemorrhage and resuscitation during graded lower body negative pressure (LBNP) and release, we studied the relationship between stroke volume (SV) and common carotid artery velocity time integral (VTI) and corrected flow time (FTc). We assessed the diagnostic accuracy of 2 variations of a novel metric, the Doppler shock index (ie, the DSIVTI and DSIFTc), at capturing moderate-to-severe central hypovolemia defined as a 30% reduction in SV. The DSIVTI and DSIFTc are calculated as the heart rate divided by either the VTI or FTc, respectively. Results A total of 17,822 cardiac cycles were analyzed across 22 LBNP protocols. The average SV reduction to the lowest tolerated LBNP stage was 40%; there was no clinically significant fall in the mean arterial pressure. Correlations between changing SV and the common carotid artery VTI and FTc were strong (R2 of 0.87, respectively) and concordant. The DSIVTI and DSIFTc accurately detected moderate-to-severe central hypovolemia with values for the area under the receiver operator curves of 0.96 and 0.97, respectively. Conclusion In a human model of hemorrhage and resuscitation, measures from a wearable Doppler ultrasound patch correlated strongly with SV and identified moderate-to-severe central hypovolemia with excellent diagnostic accuracy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».