Non-invasive detection of a femoral-to-radial arterial pressure gradient in intensive care patients with vasoactive agents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In patient requiring vasopressors, the radial artery pressure may underestimate the true central aortic pressure leading to unnecessary interventions. When using a femoral and a radial arterial line, this femoral-to-radial arterial pressure gradient (FR-APG) can be detected. Our main objective was to assess the accuracy of non-invasive blood pressure (NIBP) measures; specifically, measuring the gradient between the NIBP obtained at the brachial artery and the radial artery pressure and calculating the non-invasive brachial-to-radial arterial pressure gradient (NIBR-APG) to detect an FR-APG. The secondary objective was to assess the prevalence of the FR-APG in a targeted sample of critically ill patients. Methods Adult patients in an intensive care unit requiring vasopressors and instrumented with a femoral and a radial artery line were selected. We recorded invasive radial and femoral arterial pressure, and brachial NIBP. Measurements were repeated each hour for 2 h. A significant FR-APG (our reference standard) was defined by either a mean arterial pressure (MAP) difference of more than 10 mmHg or a systolic arterial pressure (SAP) difference of more than 25 mmHg. The diagnostic accuracy of the NIBR-APG (our index test) to detect a significant FR-APG was estimated and the prevalence of an FR-APG was measured and correlated with the NIBR-APG. Results Eighty-one patients aged 68 [IQR 58–75] years and an SAPS2 score of 35 (SD 7) were included from which 228 measurements were obtained. A significant FR-APG occurred in 15 patients with a prevalence of 18.5% [95%CI 10.8–28.7%]. Diabetes was significantly associated with a significant FR-APG. The use of a 11 mmHg difference in MAP between the NIBP at the brachial artery and the MAP of the radial artery led to a specificity of 92% [67; 100], a sensitivity of 100% [95%CI 83; 100] and an AUC ROC of 0.93 [95%CI 0.81–0.99] to detect a significant FR-APG. SAP and MAP FR-APG correlated with SAP (r2 = 0.36; p < 0.001) and MAP (r2 = 0.34; p < 0.001) NIBR-APG. Conclusion NIBR-APG assessment can be used to detect a significant FR-APG which occur in one in every five critically ill patients requiring vasoactive agents.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».