Dyspnea in pregnancy. Can POCUS be the game changer?
Notice bibliographique
Résumé
Dyspnea is a common symptom during pregnancy, but it can present a diagnostic challenge. While it may often be attributed to physiological changes it may also signal serious underlying conditions such as asthma crisis, infection, pulmonary edema (PEd), pulmonary embolism, and amniotic fluid embolism. Point-of-care ultrasound (POCUS) is a swift and effective bedside modality for assessing acute or critical medical conditions. It can be used as an alternative or alongside traditional formal ultrasound conducted by a radiology-cardiology service. This review explores the role of POCUS in the parturient experiencing shortness of breath, highlighting the potential value of maternal cardiopulmonary POCUS in obstetric anesthesia, facilitating timely treatment and providing immediate differential diagnosis in potentially unstable patients. As an example, a case is discussed involving a sudden onset of PEd and loss of consciousness in a 48-year-old patient who underwent a category-1 cesarean section under general anesthesia. POCUS identified severely decreased global systolic function and confirmed pulmonary edema through the presence of B-Kerley lines, providing a swift guidance for intraoperative inotropic support and fluid management while excluding other causes of pathological dyspnea in pregnancy.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».