Optimising flow without congestion using the venous‐arterial Doppler enhanced resuscitation framework
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ultrasonography as a guide for intravenous (IV) fluid therapy is increasingly accepted within the spheres of acute care. Initial investigations and protocols often focused on measures of arterial flow as an objective approach for personalising organ 'perfusion.' More recently, and with literature associating excessive IV fluid with adverse outcomes, venous ultrasound as a measure of organ 'congestion' is taking hold. Yet, arterial (i.e., 'perfusion') and venous (i.e., 'congestion') Doppler ultrasound measures are often performed separately and can be time-consuming, especially for novices. Methods: We report a case, wherein venous and arterial Doppler were simultaneously measured using a wireless, wearable ultrasound as a means to optimise flow without congestion. Results: Before IV volume expansion, the patient had Doppler measures consistent with low central venous pressure (CVP) and stroke volume (SV). Following IV volume expansion, venous Doppler remained the same; however, carotid corrected flow time (ccFT) increased significantly. Conclusion: A framework for venous-arterial Doppler enhanced resuscitation (VADER) can be used to guide IV volume in patients at risk for 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».