Simultaneous Venous-Arterial Doppler Ultrasound During Early Fluid Resuscitation to Characterize a Novel Doppler Starling Curve: A Prospective Observational Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The likelihood of a patient being preload responsive—a state where the cardiac output or stroke volume (SV) increases significantly in response to preload—depends on both cardiac filling and function. This relationship is described by the canonical Frank-Starling curve. Research Question: We hypothesize that a novel method for phenotyping hypoperfused patients (ie, the “Doppler Starling curve”) using synchronously measured jugular venous Doppler as a marker of central venous pressure (CVP) and corrected flow time of the carotid artery (ccFT) as a surrogate for SV will refine the pretest probability of preload responsiveness/unresponsiveness. Study Design and Methods: We retrospectively analyzed a prospectively collected convenience sample of hypoperfused adult emergency department (ED) patients. Doppler measurements were obtained before and during a preload challenge using a wireless, wearable Doppler ultrasound system. Based on internal jugular and carotid artery Doppler surrogates of CVP and SV, respectively, we placed hemodynamic assessments into quadrants (Q x ) prior to preload augmentation: low CVP with normal SV (Q 1 ), high CVP and normal SV (Q 2 ), low CVP and low SV (Q 3 ) and high CVP and low SV (Q 4 ). The proportion of preload responsive and unresponsive assessments in each quadrant was calculated based on the maximal change in ccFT (ccFT Δ ) during either a passive leg raise or rapid fluid challenge. Results: We analyzed 41 patients (68 hemodynamic assessments) between February and April 2021. The prevalence of each phenotype was: 15 (22%) in Q 1 , 8 (12%) in Q 2 , 39 (57%) in Q 3 , and 6 (9%) in Q 4 . Preload unresponsiveness rates were: Q 1 , 20%; Q 2 , 50%; Q 3 , 33%, and Q 4 , 67%. Interpretation: Even fluid naïve ED patients with sonographic estimates of low CVP have high rates of fluid unresponsiveness, making dynamic testing valuable to prevent ineffective IVF administration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».