Performance of an automated ultrasound device in identifying and tracing the heart in porcine cardiac arrest
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While intra-arrest echocardiography can be used to guide and monitor chest compression quality, it is not currently feasible on the scene of out-of-hospital cardiac arrests. Rapid and automated sonographic localization of the heart may provide first-responders guidance to an optimal area of compression without requiring them to interpret ultrasound images. In this proof-of-concept porcine study, we sought to describe the performance of an automated ultrasound device in correctly identifying and tracing the borders of the heart in three distinct states: pre-arrest, arrest, and late arrest. METHODS: An automated ultrasound device (bladder scanner) was placed on the chests of 7 swine, along the left sternal border (4th-8th intercostal spaces). Scanner-generated images were recorded for each space during pre-arrest, arrest, and finally late arrest. 828 images of the LV and LV outflow tract were randomized and 150 (50/state) selected for analysis. Scanner tracings of the heart were then digitally obscured to facilitate tracing by expert reviewers who were blinded to the physiologic state. Reviewer tracings were compared to bladder scanner tracings; with concordance between these images determined via Sørensen-Dice index (SDI). RESULTS: When compared to human reviewers, the bladder scanner was able to identify and trace the borders during cardiac arrest. The bladder scanner performed best at the time of arrest (SDI 0.900 ± 0.059). As resuscitation efforts continued and time from initial arrest increased, the scanner's performance decreased dramatically (SDI 0.597 ± 0.241 in late arrest). CONCLUSION: An automated ultrasound device (bladder scanner) reliably traced porcine hearts during cardiac arrest. It is possible a device could be developed to indicate where compressions should be performed without requiring the operator to interpret ultrasound images. Further investigation into rapid, automated, sonographic localization of the heart to identify the area of compression in out-of-hospital cardiac arrest is warranted.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».