Hemodynamic Monitoring during Veno-Venous Extracorporeal Membrane Oxygenation: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundIn adult patients receiving veno-venous Extracorporeal Membrane Oxygenation (VV ECMO), cardiovascular performance plays a critical role in determining oxygen delivery, organ perfusion and safe titration of extracorporeal support. Despite the increasing VV ECMO use, contemporary guidance on hemodynamic monitoring remains limited and largely experience-based. This scoping review aimed to map available basic and advanced monitoring approaches and to identify current evidence gaps.MethodsPubMed, EMBASE, and Cochrane CENTRAL were searched from inception until September 2025, along with reference lists of relevant articles. We included studies of any design reporting techniques, targets, or protocols for hemodynamic monitoring during VV ECMO.ResultsOf 465 records screened, 106 met inclusion criteria. No protocolized, evidence-based hemodynamic monitoring protocol specific to VV ECMO was identified. The available evidence was heterogeneous and mostly derived from physiologic studies or single-center observational cohorts. Findings were narratively synthesized across three domains: basic bedside monitoring, diagnostic/prognostic tools and advanced assessment of cardiopulmonary interaction. Across studies, no monitoring strategy consistently reduced time-to-wean or mortality. Observational data suggested that care bundles and multidisciplinary approaches may reduce complications. However, the risk of bias limits causal inference.ConclusionsDespite the complex interaction between native cardiovascular function and extracorporeal circulation, VV ECMO lacks consensus on evidence-based hemodynamic monitoring pathways. A pragmatic core monitoring bundle with tiered triggers for escalation is necessary. Future priorities include implementation models based on multidisciplinary teams, specific training, standardized bundles, and multicenter studies aimed to define right ventricular-centered targets to improve safety and clinical decision-making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».