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Enregistrement W4417016903 · doi:10.1182/blood-2025-4375

Feasibility and acceptability of point of care lung ultrasound for identification of acute chest syndrome in an inpatient pediatric hematology unit

2025· article· en· W4417016903 sur OpenAlexaff
Thomas Carroll Fisher-Heath, Benjamin Nti, Seethal A. Jacob

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensChildren’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcute chest syndromeHematologyProspective cohort studyIntensive care unitCohortComplicationDiseasePoint of care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Acute chest syndrome (ACS) is a potentially life-threatening complication of sickle cell disease (SCD). Diagnosis is currently defined by a new pulmonary density on chest imaging encompassing at least one complete lung segment and one of the following: fever, hypoxia, increased work of breathing, chest pain, and/or shortness of breath. Historically, chest x-ray (CXR) has been used as the chest imaging of choice for identification of the pulmonary density. However, CXRs expose patients to ionizing radiation and can be limited when obtained at the bedside. Point of care ultrasound (POCUS) has been shown to be a reliable tool in diagnosis of lung consolidations for patients with SCD in the emergency room setting. However, its implementation in inpatient settings for patients with SCD, where ACS often occurs, remains limited. This pilot study was developed to demonstrate both the feasibility and acceptability of POCUS in the inpatient hematology setting, while also evaluating its ability to identify the development of ACS during hospitalizations for other acute complications (e.g. pain). Here, we describe the feasibility and acceptability portion of the study. Objective: Evaluate the feasibility and acceptability of lung POCUS in diagnosis of ACS for patients with SCD admitted to a pediatric inpatient hematology service Methods: Design/Patient Eligibility: This was a single center prospective cohort study. Patients were eligible for enrollment if they were <25 years of age, admitted to our inpatient hematology unit, had a diagnosis of sickle cell disease, did not have a diagnosis of ACS on admission, and were hemodynamically stable at time of enrollment. Procedure: Lung POCUS was conducted by a physician who had undergone individualized lung ultrasound training, completing greater than 30 lung ultrasounds prior to performing the intervention, which previous POCUS studies have shown to be adequate. Patients underwent POCUS examination on Days 1, 3, and 5 (if still hospitalized), and within 24 hours of any CXR obtained as part of clinical care. Surveys were administered to patients and team members following each POCUS examination. Analysis: Feasibility was determined based on participation rate, retention rate, and ease of performance as defined by duration of ultrasound. Acceptability of the intervention by both patients/family members and medical team members was assessed using a brief survey of Likert-scale questions. Results: Interim analysis showed participation rate of 83% (10 of 12 patients) with 100% retention rate for those participating (10 of 10 patients). Those patients who were not enrolled were unable to be consented due to a language barrier or guardian availability. All lung POCUS were completed in under 10 minutes. Survey analysis showed that POCUS was acceptable to both patients and medical teams involved in the patients' care, with 9 out of 10 agreeing or strongly agreeing that they were overall satisfied with the experience of undergoing lung POCUS. There were no instances of POCUS interfering with patient care. Conclusion: Point of care lung ultrasound is feasible and acceptable for both patients and medical teams in the inpatient hematology setting. Further studies are needed to assess its reliability as compared to the current stand of care when used in the inpatient hematology setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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