Femoral vein pulsatility: a simple tool for venous congestion assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Femoral vein Doppler (FVD) is simpler than the VExUS score which is a multimodal scoring system based on combination of IVC diameter, hepatic venous Doppler, portal vein pulsatility and renal vein Doppler, may be useful in assessing right ventricular overload and signs of venous congestion. There is limited data on the relationship between FVD and VExUS score. RESULTS: Adult post-cardiac surgery patients were assessed for venous congestion using the VExUS score and FVD. Agreement between VExUS and FVD was studied using Kappa test, sensitivity, specificity, PPV and NPV for VExUS and FVD was calculated keeping CVP as gold standard. In total, 107 patients were enrolled, with a mean age of 55.67 ± 12.76. The accuracy of VExUS and FVD for detecting venous congestion was 80.37 (95% CI of 71.5 to 87.4) and 74.7 (95% CI of 65.4 to 82.6), respectively. The level of agreement between FVD and VExUS was moderate (Kappa value of 0.62, P < 0.001) while the agreement between FVD and CVP was weak (Kappa value of 0.49, P < 0.001). CONCLUSION: FVD has good accuracy for detecting venous congestion and shows moderate agreement with VExUS grading. With potentially easier physical accessibility and a shorter learning curve for novices, it may be a simple and valuable tool for assessing venous congestion.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».