Rendimiento de un algoritmo basado en ecografía cardiopulmonar a la cabecera del paciente (POCUS)para el diagnóstico de insuficiencia cardiaca aguda en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda / Point-of-care chest ultrasound to diagnose acute heart failure in emergency department patients with acute dyspnea: diagnostic performance of an ultrasound-based algorithm
Vauthier, Candice; Chabannon, Margaux; Markarian, Thibaut; Taillandy, Yann; Guillemet, Kevin; Krebs, Hugo; Bazalgette, Florian; Muller, Laurent; Claret, Pierre-Géraud; Bobbia, Xavier.
Emergencias (Sant Vicenç dels Horts)
; 33(6): 441-446, dic. 2021. ilus, tab
Artículo
en Español
| IBECS (España) | ID: ibc-216311
Objetivos:
La ecografía cardiopulmonar puede ser útil para diagnosticar insuficiencia cardiaca aguda (ICA). Se evaluó el rendimiento diagnóstico de un algoritmo basado en ecografía cardiopulmonar a la cabecera del paciente (POCUS) para el diagnóstico de ICA en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda.Método:
Se evaluó prospectivamente una muestra de conveniencia de pacientes con disnea aguda en dos servicios de urgencias hospitalarios (SUH). El algoritmo POCUS incluía la ecografía pulmonar y tres mediciones ecocardiográficas realizadas en un plano apical de cuatro cámaras. Se midió el MAPSE (desplazamiento sistólico del plano del anillo mitral), doppler de flujo mitral y doppler tisular en el anillo mitral lateral. El diagnóstico final fue asignado por dos médicos ciegos entre sí y a los hallazgos ecográficos.Resultados:
Se incluyeron 103 pacientes adultos, la edad media fue 73 (12) años, 51 (50%) mujeres. El diagnóstico final fue ICA en 42 (41%) pacientes. La concordancia entre asignadores fue buena para el diagnóstico de ICA (k = 0,82). El algoritmo asignó un diagnóstico en 76 (74%) pacientes, 57 (85%) estaban en ritmo sinusal. El rendimiento diagnóstico del algoritmo de los 76 pacientes categorizados mostró un área bajo la curva de 0,94 (IC 95% 0,88-1,00), sensibilidad 96% (IC 95% 78-100%), especificidad 93% (IC 95% 8-98%), valor predictivo positivo 85% (IC 95% 67-100%), valor predictivo negativo 98% (IC 95% 88-100%).Conclusión:
El rendimiento de un algoritmo basado en ecografía cardiopulmonar POCUS fue bueno para diagnosticar ICA en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda. (AU)
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ES1.1
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