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Enregistrement W4389096383 · doi:10.24908/pocus.v8i2.16792

Venous Excess Ultrasound (VExUS) Grading to Assess Perioperative Fluid Status for Noncardiac Surgeries: a Prospective Observational Pilot Study

2023· article· en· W4389096383 sur OpenAlexvenueno aff
Justin Magin, Jacob R Wrobel, Xinming An, J. D. Acton, Alexander S. Doyal, Shawn Jia, James C. Krakowski, Jay Schoenherr, Ricardo Serrano, David Flynn, Duncan McLean, Stuart A. Grant

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePacuPerioperativeGrading (engineering)Perioperative medicineObservational studyIntensive care unitAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Perioperative fluid administration impacts the rate of complications following surgery. VExUS grading system is a standardized point of care ultrasound (POCUS)-based, comprehensive method to assess volume status. VExUS could serve as a tool to guide fluid management, if validated perioperatively. The primary aim was to assess the success rate of obtaining required windows for VExUS grading , as well as the feasibility within a perioperative setting among noncardiac surgery. Further, this study describes the incidence of perioperative venous congestion and associations with 30-day postoperative complications. Methods: This observational study was conducted in non-critically ill adults undergoing noncardiac surgery. Patients were scanned preoperatively, in the post anesthesia care unit (PACU), and 24 hours postoperatively for venous congestion. Researchers retrospectively captured 30-day complications for multivariate analyses. Results: The cohort included 69 participants. Ninety-one percent of scans over all timepoints were successfully completed. Pre-operatively, 57 (83%) scans were Grade 0, and 11 (16%) were Grade 1. Venous congestion was observed in 29 (44%) patients in the PACU (n=66). 22 (33%) patients were Grade 1, while 7 (11%) were Grade 2. At 24 hours (n=63), 31 patients (49%) had venous congestion: 20 (32%) Grade 1 and 11 (17%) Grade 2. Of the pre-operative Grade 0, 28 (50%) had at least one postoperative scan with venous congestion. No patients were Grade 3 at any timepoint. The 30-day complication rate was 32% (n=22). Eleven (16%) patients developed acute kidney injury (AKI). There was no statistically significant association between VExUS grading and all-cause complications or AKI. Conclusion: This study demonstrates that perioperative VExUS scoring is a feasible tool among a variety of noncardiac surgeries. We highlight that venous congestion is common and increases postoperatively within non-ICU populations. Larger studies are needed to assess the relationship between VExUS grading and postoperative complications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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