Nicolas L’Hermitte, Thibaut Markarian, Laura Grau-Mercier, Fabien Coisy, Laurent Muller, Laysa Saadi, Pierre-Géraud Claret, Hugo Krebs, X. Bobbia
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El diagnóstico final fue asignado por 2 médicos ciegos entre sí y a los hallazgos ecográficos. Resultados. Se incluyeron 166 pacientes adultos, la edad media fue de 76 años (DE 13) y 79 eran mujeres (48%). Hubo 62 pacientes (37%) con un diagnóstico final de ICA. La concordancia entre asignadores fue buena para el diagnóstico de ICA (κ = 0,71). El algoritmo clasificó a todos los pacientes, no hubo ningún diagnóstico indeterminado. El rendimiento diagnóstico del algoritmo mostró un área bajo la curva de 0,91 (IC 95%: 0,86-0,96), sensibilidad del 87% (IC 95%: 76%-94%), especificidad del 95% (IC 95%: 89%-98%), razón de verosimilitud positiva del 18,1 (IC 95%: 7,7-42,8), razón de verosimilitud negativa del 0,14 (IC 95%: 0,07-0,26). Conclusiones. Un algoritmo ecográfico que incluye el TD tiene un buen rendimiento para el diagnóstico de ICA en pacientes que acuden a SUH por disnea. 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摘要
目的分析超声波算法的诊断性能,包括二尖瓣血流早期减速时间(TD),以确定医院急诊科(ED)因呼吸困难就诊患者的急性心力衰竭(AHF)诊断。方法对急诊科因急性呼吸困难就诊的患者样本进行前瞻性分析。超声算法包括肺部超声和四项超声心动图参数:MAPSE(二尖瓣环平面收缩位移)、二尖瓣血流多普勒测量、二尖瓣环外侧组织多普勒测量和TD。最终诊断结果由两名医生根据超声波检查结果做出,两人互不知情。结果共纳入 166 名成年患者,平均年龄为 76 岁(SD 13),其中 79 人为女性(48%)。有 62 名患者(37%)最终诊断为 AHF。对于 AHF 的诊断,分配者之间的一致性良好(κ = 0.71)。该算法对所有患者都进行了分类,没有不确定的诊断。该算法的诊断性能曲线下面积为 0.91 (95% CI 0.86-0.96),灵敏度为 87% (95% CI 76%-94%),特异度为 95% (95% CI 89%-98%),阳性似然比为 18.1 (95% CI 7.7-42.8),阴性似然比为 0.14 (95% CI 0.07-0.26)。结论对于因呼吸困难到急诊室就诊的患者,包括TD在内的超声算法在诊断AHF方面表现良好。此外,使用 TD 可以对所有患者进行分类
Diagnostic performance of a clinical ultrasound-based algorithm for acute heart failure in patients presenting to the emergency department with dyspnea
Objetivos. Analizar el rendimiento diagnóstico de un algoritmo ecográfico que incluye el tiempo de desaceleración precoz del flujo mitral (TD) para establecer el diagnóstico de insuficiencia cardiaca aguda (ICA) en pacientes que consultan en un servicio de urgencias hospitalario (SUH) por disnea. Métodos. Análisis prospectivo de una muestra de conveniencia de pacientes que consultan por disnea aguda en un SUH. El algoritmo ecográfico incluyó la ecografía pulmonar y cuatro parámetros ecocardiográficos, se midió MAPSE (desplazamiento sistólico del plano del anillo mitral), medidas doppler de flujo mitral, medidas doppler tisular en el anillo mitral lateral y TD. El diagnóstico final fue asignado por 2 médicos ciegos entre sí y a los hallazgos ecográficos. Resultados. Se incluyeron 166 pacientes adultos, la edad media fue de 76 años (DE 13) y 79 eran mujeres (48%). Hubo 62 pacientes (37%) con un diagnóstico final de ICA. La concordancia entre asignadores fue buena para el diagnóstico de ICA (κ = 0,71). El algoritmo clasificó a todos los pacientes, no hubo ningún diagnóstico indeterminado. El rendimiento diagnóstico del algoritmo mostró un área bajo la curva de 0,91 (IC 95%: 0,86-0,96), sensibilidad del 87% (IC 95%: 76%-94%), especificidad del 95% (IC 95%: 89%-98%), razón de verosimilitud positiva del 18,1 (IC 95%: 7,7-42,8), razón de verosimilitud negativa del 0,14 (IC 95%: 0,07-0,26). Conclusiones. Un algoritmo ecográfico que incluye el TD tiene un buen rendimiento para el diagnóstico de ICA en pacientes que acuden a SUH por disnea. Además, el uso de TD permite clasificar a todos los pacientes