Cardiac ultrasound in cardiovascular emergency and critical care: a clinical consensus statement of the European Association of Cardiovascular Imaging, the Acute CardioVascular Care Association of the European Society of Cardiology, and the European Association of Cardiothoracic Anaesthesia and Intensive Care
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac ultrasound (CUS) has emerged as an indispensable bedside diagnostic and monitoring tool in cardiovascular emergencies and critical care, enabling rapid, noninvasive assessment of cardiac structure and function. This multidisciplinary consensus statement, jointly developed by the EACVI, ACVC, and EACTAIC, provides comprehensive, practical guidance on the use of CUS in acute care settings. The document outlines a pathophysiological framework for applying CUS across a wide spectrum of clinical scenarios, including cardiogenic shock, acute myocardial infarction, mechanical complications, acute heart failure, severe valvular disease, pericardial tamponade, pulmonary embolism, and cardiac arrest. It describes key ultrasound modalities, measurement techniques, and diagnostic considerations essential for accurate interpretation and decision-making. Emphasis is placed on integrating CUS with multimodal imaging and organ-specific ultrasound to improve diagnostic accuracy and risk stratification. The consensus further defines recommended training pathways, competence levels, and governance standards to ensure high-quality practice and mitigate medicolegal risks. Looking ahead, the document highlights future perspectives, including the transformative potential of artificial intelligence, big data, and connected technologies to enhance CUS capabilities. By standardising approaches and promoting interdisciplinary collaboration, this statement aims to optimise patient outcomes and advance the role of cardiac ultrasound as a cornerstone of emergency and critical cardiovascular care.
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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 | 0,047 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».