The time cost of physiologically ineffective intravenous fluids in the emergency department: an observational pilot study employing wearable Doppler ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Little data exist on the time spent by emergency department (ED) personnel providing intravenous (IV) fluid to ‘responsive’ versus ‘unresponsive’ patients. Methods A prospective, convenience sample of adult ED patients was studied; patients were enrolled if preload expansion was indicated for any reason. Using a novel, wireless, wearable ultrasound, carotid artery Doppler was obtained before and throughout a preload challenge (PC) prior to each bag of ordered IV fluid. The treating clinician was blinded to the results of the ultrasound. IV fluid was deemed ‘effective’ or ‘ineffective’ based on the greatest change in carotid artery corrected flow time (ccFT∆) during the PC. The duration, in minutes, of each bag of IV fluid administered was recorded. Results 53 patients were recruited and 2 excluded for Doppler artifact. There were 86 total PCs included in the investigation comprising 81.7 L of administered IV fluid. 19,667 carotid Doppler cardiac cycles were analyzed. Using ccFT∆ ≥ + 7 ms to discriminate ‘physiologically effective’ from ‘ineffective’ IV fluid, we observed that 54 PCs (63%) were ‘effective’, comprising 51.7 L of IV fluid, whereas, 32 (37%) were ‘ineffective’ comprising 30 L of IV fluid. 29.75 total hours across all 51 patients were spent in the ED providing IV fluids categorized as ‘ineffective.’ Conclusions We report the largest-known carotid artery Doppler analysis (i.e., roughly 20,000 cardiac cycles) in ED patients requiring IV fluid expansion. A clinically significant amount of time was spent providing physiologically ineffective IV fluid. This may represent an avenue to improve ED care efficiency.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».