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

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)

Objectives: Cardiopulmonary ultrasound imaging can be useful for diagnosing acute heart failure (AHF). We aimed to evaluate the diagnostic performance of an algorithm based on point-of-care ultrasound (POCUS) in patients coming to the emergency department with acute dyspnea. Material and methods: Prospective analysis of a convenience sample of patients with acute dyspnea in 2 hospital emergency departments. The POCUS algorithm included lung ultrasound findings and 3 echocardiographic measurements taken from an apical view of 4 chambers: mitral annular plane systolic excursion, Doppler mitral flow velocity, and tissue Doppler imaging of the lateral mitral annulus. The definitive diagnosis was made by 2 physicians blinded to the POCUS findings. Results: A total of 103 adult patients with a mean (SD) age of 73 (12) years were included; about half (51 patients) were women. Forty-two patients (41%) were finally diagnosed with AHF. Interindividual agreement on the physicians' diagnoses was good (k = 0.82). The POCUS algorithm assigned an AHF diagnosis to 76 patients (74%); 56 of them (85%) were in sinus rhythm. The diagnostic performance indicators for the algorithm were as follows: area under the receiver operating characteristic curve, 0.94 (95% CI, 0.88-1.00); sensitivity 96% (95% CI, 78%-100%); specificity, 93% (95% CI, 8%-98%); positive predictive value, 85% (95% CI, 67%-100%); negative predictive value, 98% (95% CI, 88%-100%). Conclusion: The POCUS-based algorithm for diagnosing AHF performed well in patients coming to the emergency department with acute dyspnea. (AU)

Point-of-care chest ultrasound to diagnose acute heart failure in emergency department patients with acute dyspnea: diagnostic performance of an ultrasound-based algorithm. / 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.

OBJECTIVES: Cardiopulmonary ultrasound imaging can be useful for diagnosing acute heart failure (AHF). We aimed to evaluate the diagnostic performance of an algorithm based on point-of-care ultrasound (POCUS) in patients coming to the emergency department with acute dyspnea. MATERIAL AND METHODS: Prospective analysis of a convenience sample of patients with acute dyspnea in 2 hospital emergency departments. The POCUS algorithm included lung ultrasound findings and 3 echocardiographic measurements taken from an apical view of 4 chambers: mitral annular plane systolic excursion, Doppler mitral flow velocity, and tissue Doppler imaging of the lateral mitral annulus. The definitive diagnosis was made by 2 physicians blinded to the POCUS findings. RESULTS: A total of 103 adult patients with a mean (SD) age of 73 (12) years were included; about half (51 patients) were women. Forty-two patients (41%) were finally diagnosed with AHF. Interindividual agreement on the physicians' diagnoses was good (k = 0.82). The POCUS algorithm assigned an AHF diagnosis to 76 patients (74%); 56 of them (85%) were in sinus rhythm. The diagnostic performance indicators for the algorithm were as follows: area under the receiver operating characteristic curve, 0.94 (95% CI, 0.88-1.00); sensitivity 96% (95% CI, 78%-100%); specificity, 93% (95% CI, 8%-98%); positive predictive value, 85% (95% CI, 67%-100%); negative predictive value, 98% (95% CI, 88%-100%). CONCLUSION: The POCUS-based algorithm for diagnosing AHF performed well in patients coming to the emergency department with acute dyspnea.

OBJETIVO: 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. METODO: 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%). CONCLUSIONES: El rendimiento de un algoritmo basado en ecografía cardiopulmonar POCUS fue bueno para diagnosticar ICA en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda.