Carotid Artery Corrected Flow Time Measured by Wearable Doppler Ultrasound Accurately Detects Changing Stroke Volume During the Passive Leg Raise in Ambulatory Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The change in the corrected flow time of the common carotid artery (ccFTΔ) has been used as a surrogate of changing stroke volume (SVΔ) in the critically-ill. Thus, this relatively easy-to-obtain Doppler measure may help clinicians better define the intended effect of intravenous fluids. Yet the temporal evolution of SVΔ and ccFTΔ has not been reported in volunteers undergoing a passive leg raise (PLR). Methods: We recruited clinically-euvolemic, non-fasted, adult, volunteers in a local physiology lab to perform 2 PLR maneuvers, each separated by a 5 minute ‘wash-out’. During each PLR, SV was measured by a non-invasive pulse contour analysis device. SV was temporally-synchronized with a wireless, wearable Doppler ultrasound worn over the common carotid artery that continuously measured ccFT. Results: 36 PLR maneuvers were obtained across 19 ambulatory volunteers. 8856 carotid Doppler cardiac cycles were analyzed. The ccFT increased nearly ubiquitously during the PLR and within 40–60 seconds of PLR onset; the rise in SV from the pulse contour device was more gradual. SVΔ by +5% and +10% were both detected by a +7% ccFTΔ with sensitivities, specificities and areas under the receiver operator curve of 59%, 95% and 0.77 (p < 0.001) and 66%, 76% and 0.73 (p < 0.001), respectively. Conclusions: The ccFTΔ during the PLR in ambulatory volunteers was rapid and sustained. Within the limits of precision for detecting a clinically-significant rise in SV by a non-invasive pulse contour analysis device, simultaneously-acquired ccFT from a wireless, wearable ultrasound system was accurate at detecting ‘preload responsiveness’.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».