Dual doppler dynamics: integrating femoral venous doppler and VExUS for predicting organ dysfunction in acute heart failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) leads to venous congestion (VC), leading to organ dysfunction. Traditional VC assessments include pulmonary artery catheterization and IVC ultrasound. Newer tools like venous excess ultrasound (VExUS) and femoral venous doppler (FVD) quantify VC severity. We aimed to compare FVD with VExUS score to predict organ dysfunction and its progression in acute HF patients. METHODS: We conducted a 6-month prospective study in a 36-bed Cardiac ICU, enrolling 111 adults with acute decompensated HF. We evaluated FVD and VExUS to predict organ dysfunction and its progression. Key parameters were recorded on ICU admission and Day 3. We followed up patients at 90-days using the MAKE-90 criteria. Sensitivity, specificity, and predictive values of FVD and VExUS were calculated and compared using McNemar's test. RESULTS: VC was higher in the organ dysfunction group, with higher VExUS scores (55% vs. 31%, p = 0.018) and FVD-defined congestion (85% vs. 57%, p = 0.002). This group also revealed worse LUS, lower TAPSE:PASP ratios, more severe AKI, higher creatinine, and increased use of non-invasive ventilation (all p < 0.01). Mortality (39% vs. 24%) and MAKE-90 events (56% vs. 39%) were higher but not statistically significant. FVD had higher sensitivity but lower specificity than VExUS in detecting AKI, and lung congestion. VExUS had higher specificity for RV coupling and organ dysfunction; FVD correlated more with organ dysfunction. CONCLUSION: FVD and VExUS provide complementary insights into venous congestion, reinforcing the need for an integrated approach rather than reliance on a single modality. A multimodal strategy combining these tools with clinical and biochemical markers may offer a more precise framework for guiding management in acute heart failure. TRIAL REGISTRATION: This trial was registered with Clinical Trial Registry-India ( https://www.ctri.nic.in/ ), Trial No-CTRI/2023/10/058186 on 3/10/2023.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».