Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, diagnostic point-of-care ultrasound (POCUS) has emerged as a rapid and non-invasive bedside tool for addressing clinical inquiries related to gastric content. One emerging concern pertains to patients about to undergo sedation and/or endotracheal intubation: the elevated risk of aspiration from the patient's stomach contents. Aspiration of gastric contents into the lungs poses a serious and potentially life-threatening complication. This occurs more frequently when the stomach is considered "full" and can be affected by the techniques employed for airway management, making it potentially preventable. To mitigate the risk of peri-procedural aspiration, two distinct medical specialties (anesthesiology and critical care medicine) have independently developed techniques to utilize ultrasonography for identifying patients requiring "full stomach" precautions. Due to these separate specialties, the work of each group remains relatively unfamiliar outside its respective field. This article presents descriptions of both techniques for gastric ultrasound. Furthermore, it explains how these approaches can complement each other when one of them falls short. Regarding image acquisition, the article covers the following topics: indications and contraindications, selection of the appropriate probe, patient positioning, and troubleshooting. The article also delves into image interpretation, complete with example images. Additionally, it demonstrates how one of the two techniques can be employed to estimate gastric fluid volume. Lastly, the article briefly discusses medical decision-making based on the findings of this examination.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,341 | 0,267 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».