Assessing Fluid Intolerance with Doppler Ultrasonography: A Physiological Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonography is becoming the favored hemodynamic monitoring utensil of emergentologists, anesthesiologists and intensivists. While the roles of ultrasound grow and evolve, many clinical applications of ultrasound stem from qualitative, image-based protocols, especially for diagnosing and managing circulatory failure. Often, these algorithms imply or suggest treatment. For example, intravenous fluids are opted for or against based upon ultrasonographic signs of preload and estimation of the left ventricular ejection fraction. Though appealing, image-based algorithms skirt some foundational tenets of cardiac physiology; namely, (1) the relationship between cardiac filling and stroke volume varies considerably in the critically ill, (2) the correlation between cardiac filling and total vascular volume is poor and (3) the ejection fraction is not purely an appraisal of cardiac function but rather a measure of coupling between the ventricle and the arterial load. Therefore, management decisions could be enhanced by quantitative approaches, enabled by Doppler ultrasonography. Both fluid 'responsiveness' and 'tolerance' are evaluated by Doppler ultrasound, but the physiological relationship between these constructs is nebulous. Accordingly, it is argued that the link between them is founded upon the Frank-Starling-Sarnoff relationship and that this framework helps direct future ultrasound protocols, explains seemingly discordant findings and steers new routes of enquiry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle