Utilization of POCUS in Acute Pulmonary Embolism with Hemodynamic Instability: A Case Presentation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A pulmonary embolism (PE) is a life-threatening condition requiring rapid identification and treatment. However, the non-specific symptoms associated with the acute onset of a PE make clinical diagnosis difficult. Point of care ultrasound (POCUS) is a readily available and evolving technique that allows for rapid identification of a PE. Case Presentation: 57-year-old patient presented to the Emergency Department (ED) hemodynamically unstable following an acute onset of shortness of breath and syncope. Ultrasonography revealed right ventricle (RV) dysfunction, abnormal tricuspid annular plane systolic excursion (TAPSE), and intravascular thrombosis, indicating a PE. Subsequently, the computed tomography pulmonary angiogram (CTPA) showed large bilateral pulmonary emboli and the patient received tissue plasminogen activator (TPA). Discussion: The dependence of EDs on CTPA to rule in a PE before initiating thrombolytics may delay life-saving treatment. This case demonstrates the valuable addition of POCUS to the diagnostic protocol for PEs and reduces the waiting period in hemodynamically unstable patients to initiate empiric reperfusion therapy. Conclusion: This case report demonstrates the benefits of POCUS in clinical decision making and highlights the advantages of its utility in the ED.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».