Lung Ultrasound and Mortality in a Cardiogenic Shock Population: A Prospective Registry-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Lung ultrasound (LUS) is a widely used technique to assess de-aeration in critically ill patients with respiratory failure. There is paucity of data on LUS in cardiogenic shock (CS). We sought to evaluate the epidemiology of lung congestion and its relation with outcome. METHODS AND RESULTS: The Altshock-2 registry is a multicentre, prospective, observational registry including all-comer CS patients. The LUS protocol included the examination of four zones using dichotomous assessment of lung congestion severity: ≤50% or >50%. LUS was performed at admission and at 24 h. Univariate and multivariate logistic regression analyses were performed. Overall, 185 patients (mean age 64.2 ± 13.5 years; 25.9% female) had a LUS at admission. A total of 128 patients (69.2%) had ≥50% of the investigated lung field with B-lines. At univariate Cox regression analysis, B-lines ≥50% at 24 h were significantly associated with increased 30-day mortality (hazard ratio [HR] 4.705; 95% confidence interval [CI] 2.329-9.508) and the reduction of B-lines during 24 h was associated with lower 30-day mortality (HR 0.739; 95% CI 0.571-0.956; p = 0.021). Results were confirmed at multivariate analysis after adjustment for significant covariates: B-lines ≥50% at 24 h (HR 2.23; 95% CI 1.042-8.654; p = 0.041) and the reduction in B-lines from baseline to 24 h (HR 0.815; 95% CI 0.415-1.132; p = 0.039). The sensitivity analysis, excluding patients with cardiac arrest, led to significantly increased accuracy in outcome prediction. CONCLUSION: Assessment and monitoring of lung congestion with LUS over the first 24 h in patients with CS allow to further stratify clinical outcomes with higher accuracy when added to SCAI classification, especially when excluding patients with cardiac arrest at CS presentation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».