Clinical Application of the Fluid Challenge Approach in Goal-Directed Fluid Therapy: What Can We Learn From Human Studies?
Notice bibliographique
Résumé
Resuscitative fluid therapy aims to increase stroke volume (SV) and cardiac output (CO) and restore/improve tissue oxygen delivery in patients with circulatory failure. In individualized goal-directed fluid therapy (GDFT), fluids are titrated based on the assessment of responsiveness status (i.e., the ability of an individual to increase SV and CO in response to volume expansion). Fluid administration may increase venous return, SV and CO, but these effects may not be predictable in the clinical setting. The fluid challenge (FC) approach, which consists on the intravenous administration of small aliquots of fluids, over a relatively short period of time, to test if a patient has a preload reserve (i.e., the relative position on the Frank-Starling curve), has been used to guide fluid administration in critically ill humans. In responders to volume expansion (defined as individuals where SV or CO increases ≥10-15% from pre FC values), FC administration is repeated until the individual no longer presents a preload reserve (i.e., until increases in SV or CO are <10-15% from values preceding each FC) or until other signs of shock are resolved (e.g., hypotension). Even with the most recent technological developments, reliable and practical measurement of the response variable (SV or CO changes induced by a FC) has posed a challenge in GDFT. Among the methods used to evaluate fluid responsiveness in the human medical field, measurement of aortic flow velocity time integral by point-of-care echocardiography has been implemented as a surrogate of SV changes induced by a FC and seems a promising non-invasive tool to guide FC administration in animals with signs of circulatory failure. This narrative review discusses the development of GDFT based on the FC approach and the response variables used to assess fluid responsiveness status in humans and animals, aiming to open new perspectives on the application of this concept to the veterinary field.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».