Notice bibliographique
Résumé
TOPIC IMPORTANCE: Accurate assessment of a patient's volume status is crucial in many conditions, informing decisions on fluid prescribing, vasoactive agents, and decongestive therapies. Determining a patient's volume status is challenging because of limitations in examination and investigations and the complexities of fluid homeostasis in disease states. Point-of-care ultrasound (POCUS) is useful in assessing hemodynamic parameters related to volume status, fluid responsiveness, and fluid tolerance. It requires understanding several physiologic concepts to interpret and integrate POCUS findings accurately into volume-related clinical decision-making. REVIEW FINDINGS: The following concepts serve as a scaffold for a comprehensive volume status assessment: central venous pressure, right-sided heart function, left-sided heart assessment, extravascular volume, and venous congestion. POCUS allows us access to these hemodynamic and structural data points as an extension and refinement of the physical examination. Often, multiple POCUS applications are used, and findings must be integrated with the rest of the clinical evaluation. We illustrate this using 3 common scenarios: hypotension, hypoxia, and acute kidney injury. Clinicians must be aware of the strengths and weaknesses of findings in different physiologic states and the potential pitfalls of image acquisition and interpretation. Further studies are necessary to determine the benefits and clinical outcomes of a POCUS-directed volume status assessment. SUMMARY: Volume status assessment is ubiquitous, yet is challenging to perform. This review summarizes foundational physiologic concepts relevant to volume status evaluation and highlights how multiorgan POCUS elucidates hemodynamic parameters that can be combined with the conventional clinical assessment to make fluid-related decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».