Article de méthode

Application clinique des analyses de l’angle de phase et du score Z BIVA chez les patients admis aux urgences pour insuffisance cardiaque aiguë

DOI :

10.3791/65660

⸱

30 juin 2023

 ,  ,  ,  , 
1Master's and Doctoral Program in Medical, Dental, and Health Sciences, National Autonomous University of Mexico, 2Faculty of Higher Studies Ignacio Zaragoza, National Autonomous University of Mexico, 3Clinical Nutrition Service, National Institute of Medical Sciences and Nutrition Salvador Zubirán, 4Emergency Department, National Institute of Medical Sciences and Nutrition Salvador Zubirán

Dans cet article

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dans ce protocole, nous expliquons comment obtenir et interpréter les valeurs d’angle de phase et le score Z de l’analyse vectorielle d’impédance bioélectrique (BIVA) obtenus par impédance bioélectrique chez les patients atteints d’insuffisance cardiaque aiguë admis aux urgences et leur applicabilité clinique en tant que marqueur prédictif du pronostic d’un événement à 90 jours.

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

L’insuffisance cardiaque aiguë est caractérisée par une activation neurohormonale, qui entraîne une rétention de sodium et d’eau et provoque des altérations de la composition corporelle, telles qu’une augmentation de la congestion des fluides corporels ou une congestion systémique. Cette condition est l’une des raisons les plus courantes d’admission à l’hôpital et a été associée à de mauvais résultats. L’angle de phase mesure indirectement l’état intracellulaire, l’intégrité cellulaire, la vitalité et la distribution des espaces entre l’eau corporelle intracellulaire et extracellulaire. Ce paramètre s’est avéré être un prédicteur de l’état de santé et un indicateur de survie et d’autres résultats cliniques. De plus, des valeurs d’angle de phase de <4,8° à l’admission étaient associées à une mortalité plus élevée chez les patients atteints d’insuffisance cardiaque aiguë. Cependant, de faibles valeurs d’angle de phase peuvent être dues à des altérations, telles que le déplacement des fluides d’un compartiment intracellulaire de l’eau corporelle (ICW) vers un compartiment ECW (eau corporelle extracellulaire) et une diminution concomitante de la masse cellulaire corporelle (qui peut refléter la malnutrition), qui sont présentes dans l’insuffisance cardiaque. Ainsi, un faible angle de phase peut être dû à une surhydratation et/ou à une malnutrition. BIVA fournit des informations supplémentaires sur la masse des cellules corporelles et l’état de congestion à l’aide d’un vecteur graphique (graphique R-Xc). De plus, une analyse BIVA Z-score (le nombre d’écarts-types par rapport à la valeur moyenne du groupe de référence) qui a le même modèle que celui des ellipses pour les percentiles sur le graphique R-Xc original peut être utilisée pour détecter les changements dans la masse des tissus mous ou l’hydratation des tissus et peut aider les chercheurs à comparer les changements dans différentes populations étudiées. Ce protocole explique comment obtenir et interpréter les valeurs d’angle de phase et les analyses BIVA Z-score, leur applicabilité clinique et leur utilité en tant que marqueur prédictif pour le pronostic d’un événement à 90 jours chez les patients admis aux urgences pour insuffisance cardiaque aiguë.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

L’insuffisance cardiaque aiguë (AHF) résulte de l’apparition rapide de signes, de symptômes et d’une exacerbation des dérivés de l’IC et d’une combinaison d’anomalies cliniques, hémodynamiques et neurohormonales, y compris l’activation inflammatoire systémique, qui entraîne une rétention de sodium et d’eau1. Cette accumulation à long terme entraîne le dysfonctionnement des réseaux de glycosaminoglycanes interstitiels (GAG), ce qui entraîne une réduction de la capacité tampon et une modification de la forme et de la fonction des réseaux GAG 1,2. Cela contribue à des altérations de la composition corporelle dues au déplacement des fluides de l’espace intracellulaire vers l’espace extracellulaire3, induisant ainsi une augmentation des fluides corporels et conduisant à la congestion, qui est la cause la plus fréquente d’hospitalisation avec IC. Il s’agit principalement d’une surcharge hydrique, d’une redistribution compartimentale des fluides ou d’une combinaison des deux mécanismes qui nécessitent des soins médicaux immédiats 4,5. Cette condition est l’un des principaux prédicteurs d’un mauvais pronostic 6,7.

Étant donné que l’AHF est la cause la plus fréquente d’hospitalisation chez les patients âgés de plus de 65 ans8, environ 90 % des personnes admises à l’urgence présentent une surcharge hydrique6, et environ 50 % de ces patients sortent de l’hôpital avec des symptômes persistants de dyspnée et de fatigue, et/ou une perte de poids minime ou nulle9. Les taux de mortalité à l’hôpital varient de 4 % à 8 % après la sortie de l’hôpital ; Il y a une augmentation de 8 % à 15 % à trois mois, et pour la réhospitalisation, les taux varient de 30 % à 38 % à 3 mois10. Par conséquent, l’évaluation rapide et précise de la congestion en temps réel et dans des contextes aigus, tels qu’un service d’urgence, est cruciale pour la prise en charge thérapeutique11 et la détermination du pronostic, de la morbidité et de la mortalité de la maladie6.

L’analyse d’impédance bioélectrique (BIA) a été suggérée pour estimer la composition corporelle afin d’être une technique sûre, non invasive et portable12. Pour estimer l’impédance d’un corps entier, BIA utilise un analyseur d’impédance sensible à la phase qui introduit un courant alternatif constant à travers des électrodes de surface tétrapolaires placées sur les mains et les pieds12. Cette méthode combine la résistance (R), la réactance (Xc) et l’angle de phase (PhA)13, où R est l’opposition au flux du courant alternatif à travers la solution ionique intracellulaire et extracellulaire. Xc est le retard de conduction (composants diélectriques) ou de conformité des interfaces tissulaires, des membranes cellulaires et des organites avec le passage du courant administré12. Le PhA reflète la relation entre R et Xc. Il est dérivé des propriétés électriques du tissu ; Il est exprimé comme le décalage entre la tension et le courant à l’interface de la membrane cellulaire et des tissus et est mesuré avec des dispositifs sensibles à la phase14,15,16,17.

Le PhA est calculé à partir de données brutes sur R et Xc (PA [degrés] = tangente d’arc (Xc/R) x (180°/π)), et il est considéré comme l’un des indicateurs de la santé cellulaire et de la structure de la membrane cellulaire18, ainsi qu’un indicateur de la distribution des espaces ICW et ECW, c’est-à-dire les redistributions modifiées des compartiments (en particulier, les changements de l’eau intracellulaire à l’eau extracellulaire, que les faibles angles de phase peuvent montrer)19. Ainsi, une faible valeur de PhA peut être due à une surhydratation et/ou à une malnutrition, et le score Z pourrait être utilisé pour différencier si cette faible valeur de PhA est due à la perte de masse des tissus mous, à une augmentation de l’hydratation des tissus, ou aux deux. De plus, la transformation du score Z pourrait aider les chercheurs à comparer les changements dans différentes populations étudiées 3,14.

De plus, le PhA est considéré comme un prédicteur de l’état de santé, un indicateur de survie et un marqueur pronostique pour différents résultats cliniques 3,20, même dans d’autres conditions cliniques 20,21,22,23, où des valeurs élevées de PhA indiquent une plus grande intégrité et vitalité de la membrane cellulaire 10,13et donc une plus grande fonctionnalité. Cela contraste avec les faibles valeurs de PhA, qui reflètent l’intégrité de la membrane et la perte de perméabilité, entraînant une altération de la fonction cellulaire ou même la mort cellulaire14,22,24. Chez les patients atteints d’insuffisance cardiaque chronique (ICC), des valeurs de PhA plus faibles étaient associées à une classification de classe fonctionnelle moins bonne25. De plus, l’un des avantages de la mesure du PhA est qu’elle ne nécessite pas de rappels de paramètres, de poids corporel ou de biomarqueurs.

Plusieurs études ont recommandé l’utilisation de mesures brutes de BIA chez les patients qui présentaient des altérations dans les changements et les redistributions de fluides ou un état d’hydratation non constant, comme ceux de l’AHF26. En effet, le BIA est basé sur des équations de régression qui estiment l’eau corporelle totale (TBW), l’eau corporelle extracellulaire (ECW) et l’eau corporelle intracellulaire (ICW). Par conséquent, les estimations de la masse maigre et de la masse grasse chez ces patients sont biaisées en raison de la relation physiologique avec l’hydratation des tissus mous27.

La méthode d’analyse vectorielle de l’impédance bioélectrique (BIVA) permet de surmonter certaines limites de la méthode BIA conventionnelle28. Il fournit des informations supplémentaires grâce à une évaluation semi-quantitative de la composition corporelle en termes de masse cellulaire corporelle (BCM), d’intégrité de la masse cellulaire et d’état d’hydratation29. Ainsi, il permet une estimation du volume de fluide corporel à travers des modèles de distribution vectorielle et de distance sur un graphe R-Xc28,30. BIVA est utilisé pour créer un tracé vectoriel d’impédance (Z) à l’aide des valeurs R et Xc du corps entier dérivées de BIA à une fréquence de 50 kHz.

Pour ajuster les valeurs brutes de R et Xc, les paramètres R et Xc sont normalisés par la hauteur (H), exprimés en R/H et Xc/H en Ohm/m, et tracés sous forme de vecteur ; ce vecteur a une longueur (proportionnelle au TBW) et une direction sur le graphe R-Xc16,28.

Un graphique R-Xc spécifique au sexe contient trois ellipses, qui correspondent aux ellipses de tolérance de 50 %, 75 % et 95 % d’une population de référence en bonne santé 28,31,32 ; la forme ellipsoïdale des ellipses est déterminée par la relation entre R/H et Xc/H. Cependant, pour évaluer les paramètres d’impédance dans une population de santé de référence spécifique au sexe, les paramètres bruts originaux du BIA ont été transformés en scores Z bivariés (dans une analyse du score Z BIVA) et tracés sur un graphique R-Xc Z-score33,34. Ce graphique, comparé à un graphique R-Xc, représentait le R/H et le Xc/H standardisés sous la forme d’un score Z bivarié, c’est-à-dire que Z(R) et Z(Xc) indiquaient le nombre d’écarts-types par rapport à la valeur moyenne du groupe de référence33. Les ellipses de tolérance du score Z ont conservé le même schéma que celui des ellipses pour les percentiles sur le graphique R-Xc original31,33. Les graphiques Z-score pour R-Xc et R-Xc ont montré des changements dans la masse des tissus mous et l’hydratation des tissus indépendamment des équations de régression ou du poids corporel.

Les déplacements vectoriels le long du grand axe des ellipses indiquaient des changements dans l’état d’hydratation ; un vecteur raccourci qui tombait en dessous du pôle 75 % d’une ellipse indiquait un œdème par piqûres (sensibilité = 75 % et spécificité = 86 %) ; cependant, le seuil optimal pour la détection de l’œdème par piqûres était différent chez les patients atteints de FAH et d’ICC, où le pôle inférieur de 75 % correspondait aux patients atteints de FAH, et 50 % correspondait à l’œdème des patients atteints d’ICC (sensibilité = 85 % et spécificité = 87 %)35. D’autre part, les déplacements vectoriels le long du petit axe correspondaient à la masse de la cellule. Le côté gauche des ellipses indiquait une masse cellulaire élevée (c’est-à-dire plus de tissus mous), où les vecteurs plus courts correspondaient aux personnes obèses et étaient caractérisés par des phases similaires à celles des personnes athlétiques, qui avaient des vecteurs plus longs. Au contraire, le côté droit indiquait moins de masse cellulaire corporelle 21,34 ; selon Picolli et al.31,33, les scores des vecteurs des groupes anorexie, VIH et cancer étaient situés sur le côté droit du petit axe, ce qui correspond à la catégorie de cachexie.

Cette étude visait à expliquer comment obtenir et interpréter les valeurs de PhA en utilisant le BIA chez les patients atteints de FAH qui ont été admis dans un service d’urgence et à montrer leur applicabilité/utilité clinique en tant que marqueur prédictif du pronostic des événements à 90 jours.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Protocole

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Le protocole a été approuvé par le Comité d’éthique de la recherche de l’Institut national des sciences médicales et de la nutrition Salvador Zubirán (RÉF. 3057). Pour effectuer les mesures de BIA, un équipement tétrapolaire à fréquences multiples a été utilisé (voir le tableau des matériaux). Cet équipement a fourni des valeurs brutes précises pour la résistance (R), la réactance (Xc) et l’angle de phase (PhA) à une fréquence de 50 kHz, ce qui a permis de mesurer l’impédance avec le meilleur rapport signal/bruit. Les électrodes adhésives utilisées devaient correspondre aux recommandations du fabricant. Le consentement écrit éclairé des patients participant à l’étude a été obtenu.

1. Préparation expérimentale et patiente

REMARQUE : Ces étapes ont été effectuées avant d’effectuer une mesure BIA.

  1. Testez périodiquement l’équipement pour vérifier la précision des mesures d’impédance à l’aide d’une résistance de test dont la valeur connue est de 500 Ω (plage : 496-503 Ω).
  2. Éduquer le personnel qui effectue les mesures BIA conformément aux instructions du fabricant et à la méthode tétrapolaire décrite dans la littérature36.
    REMARQUE : Le patient doit être à jeun pendant au moins 4-5 h. Si le patient est lucide et conscient, expliquez-lui l’intervention qui sera effectuée.
  3. Retirez la chaussure et la chaussette du pied droit et tous les objets métalliques qui entrent en contact avec la peau du patient, tels que les bracelets, les montres, les bagues et les chaînes.
    REMARQUE : Si le pied droit a une blessure, bandez-le et passez du côté gauche (si aucun des deux pieds n’est disponible pour être découvert et pour la mise en place des électrodes, les mesures BIA ne peuvent pas être effectuées).
  4. Placez le patient en décubitus dorsal ou semi-suppléant selon la tolérance du patient, les jambes et les bras écartés à un angle d’environ 45°. Chez les patients obèses, placez un drap entre leurs cuisses pour éviter tout contact entre elles.
  5. Connectez les fils conducteurs à l’équipement ; Il y a des indications indiquant la bonne façon de les connecter.

2. Mesure du BIA

  1. Identifiez la zone dans laquelle les électrodes seront placées. À l’aide d’un tampon à 70 % d’alcool, nettoyez ces surfaces et attendez que l’alcool sèche pour placer les électrodes (l’emplacement des électrodes a été décrit précédemment)37.
    REMARQUE : Pour plus de détails sur la mesure du BIA, reportez-vous au protocole décrit précédemment37.

3. Analyse des paramètres bruts BIA sur le graphique R-Xc Z-score

  1. Téléchargez le logiciel de tolérance BIVA de Piccolli38 (voir tableau des matériaux).
    REMARQUE : Le logiciel comprend sept feuilles de cahier d’exercices (Guide/Population de référence/Graphique ponctuel/Chemin/Matières/Scores Z/Graphique Z).
  2. Cliquez sur la feuille Population de référence, choisissez la population de référence en fonction des caractéristiques du patient, et copiez-collez-la dans la première ligne jaune.
    REMARQUE : Le logiciel ne lit que la première ligne jaune, qui est l’endroit où la population de référence est placée. Les populations de référence vont de 1 à 10 (colonne Code Peuple ), et elles sont indiquées dans les lignes sous la colonne jaune.
  3. Cliquez sur la feuille de score Z, insérez la population de référence et entrez les données du patient dans la deuxième ligne.
    NOTE : Les données de la population de référence comprennent le code de population (code de population), le nombre de patients inclus dans la population de référence (taille de la population, N), la résistance moyenne en ohms par hauteur en m 2 (moyenne R/H), l’écart-type de la résistance en ohms par hauteur en m 2 (R/H SD), la réactance moyenne en ohms par hauteur en m2 (moyenne Xc/H), et l’écart-type de la réactance en ohms par hauteur en m2 (Xc/H SD). Ces données sont présentées dans la feuille de population de référence (colonnes A à F).
    1. Insérez le numéro de dossier médical de chaque patient dans le champ ID du sujet (colonne G).
    2. Insérez un nombre compris entre 1 et 10 dans le champ Code de groupe (colonne H).
    3. Insérez la valeur de résistance obtenue avec BIA et ajustée en hauteur en mètres dans le champ d’objet R/H (colonne I).
    4. Insérez la valeur de réactance obtenue avec BIA et ajustée par hauteur en mètres dans le champ d’objet Xc/H (colonne J).
    5. Insérez la valeur 1 dans le champ de l’option Dessin (colonne K) pour créer un tracé. Pour sauter des lignes, laissez la cellule vide.
  4. Cliquez sur le menu du tableur, cliquez sur l’onglet Compléments , puis cliquez sur le bouton CALCULER .
    REMARQUE : Le score Z(R) (colonne L) et le score Z(Xc) (colonne M) seront automatiquement calculés.
  5. Cliquez sur la feuille de graphique en Z ; puis, dans le menu du tableur, cliquez sur l’onglet Compléments et sur le bouton Nouveau graphique .
  6. Effectuez des analyses BIVA Z-score et angle de phase après les étapes 4 et 5.

4. Interprétation et analyse du score Z BIVA

REMARQUE : Identifiez les quatre modèles dans le graphique R-Xc Z-score. Dans les extrêmes le long du grand axe, le motif inférieur est associé à la congestion, tandis que le motif supérieur est associé à l’état de déshydratation. Dans les extrêmes le long de l’axe mineur, le motif de gauche est associé à plus de masse cellulaire dans les tissus mous, tandis que le motif de droite est associé à moins de masse cellulaire dans les tissus mous. Pour calculer le score Z bivarié à partir de l’âge moyen du groupe, la formule suivante est utilisée : Z(R) = (groupe d’âge moyen R/H - valeur moyenne R/H dans la population de référence) / écart-type de la population de référence et Z(Xc) = (âge moyen Xc/H du groupe - valeur moyenne Xc/H dans la population de référence) / écart-type de la population de référence.

  1. Visualisez et identifiez les ellipses de 50 %, 75 % et 95 %. Les axes x (réactance) et y (résistance) montrent les écarts-types.
    REMARQUE : Le graphique du score Z R-Xc spécifique au sexe est classé en fonction de l’état d’hydratation et du BCM, et tous les vecteurs à l’intérieur de l’ellipse de tolérance de 75 % sont considérés comme indiquant un tissu avec une impédance normale.
  2. Identifiez l’axe de l’état d’hydratation et classez le vecteur.
    REMARQUE : Les vecteurs qui se situent en dessous de l’ellipse de tolérance de 75 % dans le pôle inférieur indiquent une congestion, tandis que tous les vecteurs qui se situent dans l’ellipse de tolérance de 75 % indiquent qu’il n’y a pas de congestion. Les vecteurs se situant à l’extérieur de l’ellipse de tolérance de 75 % du pôle supérieur sont considérés comme indiquant un état de déshydratation.
  3. Identifiez l’axe BCM sur le graphique et classez le vecteur.
    REMARQUE : Les vecteurs avec un déplacement vers la gauche sont considérés comme indiquant un plus grand BCM. À l’inverse, les vecteurs sur le côté droit du graphique sont classés comme indiquant un BCM inférieur.
  4. Identifiez le nombre d’écarts-types entre la valeur tracée et la valeur moyenne du groupe de référence.
    REMARQUE : Les vecteurs qui se situent en dessous des ellipses de tolérance de 75 % du pôle inférieur (grand axe) et à l’extérieur des ellipses de 75 % du côté gauche (petit axe) sont interprétés comme indiquant un état de congestion avec une diminution de BCM (moins de tissus mous), tandis que les vecteurs qui tombent du côté droit (petit axe) sont interprétés comme indiquant un état de congestion avec une augmentation de BCM (plus de tissus mous).
  5. D’autre part, les vecteurs qui tombent au-dessus des ellipses de tolérance à 75 % du pôle inférieur (grand axe) et à l’extérieur des ellipses à 75 % du côté gauche (petit axe) sont interprétés comme indiquant un état de non-congestion avec une diminution du BCM (moins de tissus mous), tandis que les vecteurs qui tombent sur le côté droit (petit axe) sont interprétés comme indiquant un état de non-congestion avec une augmentation du BCM (plus de tissus mous).

5. Calcul et interprétation directs de l’PhA

REMARQUE : Les valeurs brutes R 50 et Xc50 sont nécessaires pour calculer le PhA.

  1. Remplacez les valeurs brutes R 50 et Xc50 dans la formule.
    NOTE : Formule en RStudio : atan(Xc 50/R50)*(180°/π) ; formule dans Microsoft Excel : =ATAN(Xc 50/R50)*(180°/PI). Les résultats sont exprimés en degrés.
    Le PhA varie généralement entre 5° et 7° ; Cependant, des valeurs supérieures à 9,5° peuvent être atteintes chez les athlètes en bonne santé. Si les valeurs de PhA sont inférieures à 4,8° à l’admission, le sujet a un HR de 2,7 (IC à 95 % 1,08-7,1, p = 0,03)39 pour la présentation d’un événement à 90 jours (mortalité ou réhospitalisation) et un HR de 2,67 pour la mortalité dans les 24 mois suivants (IC à 95 % 1,21-5,89, p = 0,01)20.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Résultats

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Selon le protocole décrit ci-dessus, nous présentons les données de quatre patients atteints d’AHF (deux femmes et deux hommes) qui ont été admis dans un service d’urgence comme exemple de l’applicabilité clinique des valeurs d’angle de phase et de l’analyse du score Z BIVA. Les mesures de BIA ont été effectuées à l’aide d’un équipement multifréquence sensible à la phase dans les 24 heures suivant l’admission.

Pour calculer le score Z bivarié à partir de la moyenne du groupe d’âge, la formule ...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ce protocole décrit l’utilité de l’utilisation de l’analyse R-Xc Z-score dans la pratique clinique pour les patients admis à l’urgence avec AHF. Étant donné que chez les patients atteints d’AHF, la principale raison de l’admission à l’hôpital est la congestion, sa détection rapide et précise et son évaluation sont cruciales pour les résultats des patients6.

Cet article illustre la variété des manifestations cliniques de l’AHF et comment l’analyse du score Z BIVA (état d...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Déclarations de divulgation

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les auteurs ne déclarent pas d’intérêts concurrents.

Remerciements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les auteurs tiennent à remercier le(s) professeur(s). Piccoli et Pastori du Département des sciences médicales et chirurgicales de l’Université de Padoue, en Italie, pour avoir fourni le logiciel BIVA. Cette recherche n’a pas reçu de subvention spécifique de la part d’organismes de financement, d’organismes publics, commerciaux ou sans but lucratif. Ce protocole/recherche fait partie de la thèse de doctorat de María Fernanda Bernal-Ceballos soutenue par la bourse du Conseil national de la science et de la technologie (CONACYT) (CVU 856465).

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Alcool 70 % tampons  ;NANA Toutesles marques peuvent être utilisées
BIVA software 2002NANAEst un logiciel créé pour un usage académique, peut être téléchargé en http:// www.renalgate.it/formule_calcolatori/ bioimpedenza.htm dans la section « LE FORMULE DEL Prof. Piccoli »
Lingettes à la chlorhexidineNA NAToutes les marques peuvent être utilisées
Table d’examenNANAToutes les marques peuvent être utilisées
Fils conducteurs à prise carréeBodyStatSQ-WIRES
Électrodes longues Bodystat 0525BodyStatBS-EL4000
Quadscan 4000BodyStatBS-4000Plage de mesure d’impédance :
20 - 1300 &Omega ; ohms
Courant de test : 620 &mu ; A
Fréquence : 5, 50, 100, 200 kHz Précision : Impédance 5 kHz : +/- 2 & Omega ; Impédance 50 kHz : +/- 2 & Omega ; Impédance 100 kHz : +/- 3 & Omega ; Impédance 200 kHz : +/- 3 & Omega ; 50 kHz : +/- 2 & Omega ;
Réactance 50 kHz : +/- 1 & Omega ;
Angle de phase 50 kHz : +/- 0,2 ° ; Étalonnage : Une résistance est fournie pour une vérification indépendante de temps à autre.
La valeur d’impédance doit être comprise entre 496 et 503 &Omega ;.

Références

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Boorsma, E. M., et al. Congestion in heart failure: a contemporary look at physiology, diagnosis, and treatment. Nature reviews. 17 (10), 641-655 (2020).
  2. Arrigo, M., Parissis, J. T., Akiyama, E., Mebazaa, A. Understanding acute heart failure: pathophysiology and diagnosis. European Heart Journal Supplements. 18 (suppl G), G11-G18 (2016).
  3. Norman, K., Stobäus, N., Pirlich, M., Bosy-Westphal, A. Bioelectrical phase angle and impedance vector analysis--clinical relevance and applicability of impedance parameters. Clinical Nutrition. 31 (6), 854-861 (2012).
  4. Núñez, J., et al. Congestion in heart failure: a circulating biomarker-based perspective. A review from the Biomarkers Working Group of the Heart Failure Association, European Society of Cardiology. European Journal of Heart Failure. 24 (10), 1751-1766 (2022).
  5. Scicchitano, P., Massari, F. The role of bioelectrical phase angle in patients with heart failure. Reviews in Endocrine & Metabolic Disorders. 24 (3), 465-477 (2022).
  6. Palazzuoli, A., Evangelista, I., Nuti, R. Congestion occurrence and evaluation in acute heart failure scenario: time to reconsider different pathways of volume overload. Heart Failure reviews. 25 (1), 119-131 (2020).
  7. Girerd, N., et al. Integrative Assessment of congestion in heart failure throughout the patient journey. JACC Heart Failure. 6 (4), 273-285 (2018).
  8. Felker, G. M. Diuretic strategies in patients with acute decompensated heart failure. The New England Journal of Medicine. 364 (9), 797-805 (2011).
  9. Gheorghiade, M., Filippatos, G., De Luca, L., Burnett, J. Congestion in acute heart failure syndromes: an essential target of evaluation and treatment. The American Journal of Medicine. 119 (12 Suppl 1), S3-S10 (2006).
  10. Di Somma, S., Vetrone, F., Maisel, A. S. Bioimpedance vector analysis (BIVA) for diagnosis and management of acute heart failure. Current Emergency and Hospital Medicine Reports. 2, 104-111 (2014).
  11. Scicchitano, P., et al. Sex differences in the evaluation of congestion markers in patients with acute heart failure. Journal of Cardiovascular Development and Disease. 9 (3), 67(2022).
  12. Bioelectrical impedance analysis in body composition measurement: National Institutes of Health Technology Assessment Conference Statement. The American Journal of Clinical Nutrition. 64 (3), 524S-532S (1996).
  13. Kushner, R. F. Bioelectrical impedance analysis: a review of principles and applications. Journal of the American College of Nutrition. 11 (2), 199-209 (1992).
  14. Lukaski, H. C., Kyle, U. G., Kondrup, J. Assessment of adult malnutrition and prognosis with bioelectrical impedance analysis: phase angle and impedance ratio. Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic Care. 20 (5), 330-339 (2017).
  15. Lukaski, H. C., Vega Diaz, N., Talluri, A., Nescolarde, L., L, Classification of hydration in clinical conditions: indirect and direct approaches using bioimpedance. Nutrients. 11 (4), 809(2019).
  16. Lukaski, H. C. Evolution of bioimpedance: a circuitous journey from the estimation of physiological function to assessment of body composition and a return to clinical research. European Journal of Clinical Nutrition. 67 (1), S2-S9 (2013).
  17. Moonen, H. P. F. X., Van Zanten, A. R. H. Bioelectric impedance analysis for body composition measurement and other potential clinical applications in critical illness. Current Opinion in Critical Care. 27 (4), 344-353 (2021).
  18. Máttar, J. A. Application of total body bioimpedance to the critically ill patient. Brazilian Group for Bioimpedance Study. New Horizons. 4 (4), 493-503 (1996).
  19. Di Somma, S., et al. The emerging role of biomarkers and bio-impedance in evaluating hydration status in patients with acute heart failure. Clinical chemistry and laboratory medicine. 50 (12), 2093-2105 (2012).
  20. Alves, F. D., Souza, G. C., Clausell, N., Biolo, A. Prognostic role of phase angle in hospitalized patients with acute decompensated heart failure. Clinical Nutrition. 35 (6), 1530-1534 (2016).
  21. Alves, F. D., Souza, G. C., Aliti, G. B., Rabelo-Silva, E. R., Clausell, N., Biolo, A. Dynamic changes in bioelectrical impedance vector analysis and phase angle in acute decompensated heart failure. Nutrition. 31 (1), 84-89 (2015).
  22. Colín-Ramírez, E., Castillo-Martínez, L., Orea-Tejeda, A., Vázquez-Durán, M., Rodríguez, A. E., Keirns-Davis, C. Bioelectrical impedance phase angle as a prognostic marker in chronic heart failure. Nutrition. 28 (9), 901-905 (2012).
  23. Stapel, S. N., Looijaard, W. G. P. M., Dekker, I. M., Girbes, A. R. J., Weijs, P. J. M., Oudemans-van Straaten, H. M. Bioelectrical impedance analysis-derived phase angle at admission as a predictor of 90-day mortality in intensive care patients. European Journal of Clinical Nutrition. 72 (7), 1019-1025 (2018).
  24. Baumgartner, R. N., Chumlea, W. C., Roche, A. F. Bioelectric impedance phase angle and body composition. The American Journal of Clinical Nutrition. 48 (1), 16-23 (1988).
  25. Castillo Martínez, L., et al. Bioelectrical impedance and strength measurements in patients with heart failure: comparison with functional class. Nutrition. 23 (5), 412-418 (2007).
  26. Barbosa Silva, M. C., Barros, A. J. Bioelectrical impedance analysis in clinical practice: a new perspective on its use beyond body composition equations. Current Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic. 8 (3), 311-317 (2005).
  27. Piccoli, A. Identification of operational clues to dry weight prescription in hemodialysis using bioimpedance vector analysis. The Italian Hemodialysis-Bioelectrical Impedance Analysis (HD-BIA) Study Group. Kidney International. 53 (4), 1036-1043 (1998).
  28. Piccoli, A., Rossi, B., Pillon, L., Bucciante, G. A new method for monitoring body fluid variation by bioimpedance analysis: the RXc graph. Kidney International. 46 (2), 534-539 (1994).
  29. Buffa, R., Mereu, R. M., Putzu, P. F., Floris, G., Marini, E. Bioelectrical impedance vector analysis detects low body cell mass and dehydration in patients with Alzheimer's disease. The Journal of Nutrition, Health & Aging. 14 (10), 823-827 (2010).
  30. Piccoli, A., Codognotto, M., Piasentin, P., Naso, A. Combined evaluation of nutrition and hydration in dialysis patients with bioelectrical impedance vector analysis (BIVA). Clinical Nutrition. 33 (4), 673-677 (2014).
  31. Piccoli, A., et al. Bivariate normal values of the bioelectrical impedance vector in adult and elderly populations. The American Journal of Clinical Nutrition. 61 (2), 269-270 (1995).
  32. Espinosa-Cuevas, M. A., Rivas-Rodríguez, L., González-Medina, E. C., Atilano-Carsi, X., Miranda-Alatriste, P., Correa-Rotter, R. Vectores de impedancia bioeléctrica para la composición corporal en población mexicana. Revista de Investigación Clínica. 59 (1), 15-24 (2007).
  33. Piccoli, A., Pillon, L., Dumler, F. Impedance vector distribution by sex, race, body mass index, and age in the United States: standard reference intervals as bivariate Z scores. Nutrition. 18 (2), 153-167 (2002).
  34. Nwosu, A. C., et al. Bioelectrical impedance vector analysis (BIVA) as a method to compare body composition differences according to cancer stage and type. Clinical Nutrition ESPEN. 30, 59-66 (2019).
  35. Massari, F., et al. Accuracy of bioimpedance vector analysis and brain natriuretic peptide in the detection of peripheral edema in acute and chronic heart failure. Heart & Lung: the Journal of Critical Care. 45 (4), 319-326 (2016).
  36. Kyle, U. G. Bioelectrical impedance analysis-part II: utilization in clinical practice. Clinical Nutrition. 23 (6), 1430-1453 (2004).
  37. Castillo-Martínez, L., Bernal-Ceballos, F., Reyes-Paz, Y., Hernández-Gilsoul, T. Evaluation of fluid overload by bioelectrical impedance vectorial analysis. Journal of visualized experiments. 186, e364331(2022).
  38. Piccoli, A., Pastori, G. BIVA software. , Department of Medical and Surgical Sciences. University of Padova. Padova, Italy. (2002).
  39. Bernal-Ceballos, M. F., et al. Phase angle as a predictor of 90-day prognosis in patients with acute heart failure. [Poster presentation]. Poster Abstracts. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 46, S74-S226 (2022).
  40. Ponikowski, P., et al. ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: The Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC) developed with the special contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC. European Heart Journal. 37 (27), 2129-2200 (2016).
  41. Piccoli, A., et al. Differentiation of cardiac and noncardiac dyspnea using bioelectrical impedance vector analysis (BIVA). Journal of Cardiac Failure. 18 (3), 226-232 (2012).
  42. Scicchitano, P., et al. Respiratory failure and bioelectrical phase angle are independent predictors for long-term survival in acute heart failure. Scandinavian Cardiovascular Journal: SCJ. 56 (1), 28-34 (2022).
  43. González-Islas, D., et al. Body composition changes assessment by bioelectrical impedance vectorial analysis in right heart failure and left heart failure. Heart & Lung: the Journal of Critical Care. 49 (1), 42-47 (2020).
  44. Scicchitano, P., et al. Congestion and nutrition as determinants of bioelectrical phase angle in heart failure. Heart & Lung: The Journal of Critical Care. 49 (6), 724-728 (2020).
  45. Meyer, P., et al. Safety of bioelectrical impedance analysis in patients equipped with implantable cardioverter defibrillators. Journal of Parenteral and Enteral Nutrition. 41 (6), 981-985 (2017).
  46. Garlini, L. M., et al. Safety and results of bioelectrical impedance analysis in patients with cardiac implantable electronic devices. Brazilian Journal of Cardiovascular Surgery. 35 (2), 169-174 (2020).
  47. Bernal-Ceballos, F., Wacher-Rodarte, N. H., Orea-Tejeda, A., Hernández-Gilsoul, T., Castillo-Martínez, L. Bioimpedance vector analysis in stable chronic heart failure patients: Level of agreement between single and multiple frequency devices. Clinical Nutrition ESPEN. 43, 206-211 (2021).
  48. Genton, L., Herrmann, F. R., Spörri, A., Graf, C. E. Association of mortality and phase angle measured by different bioelectrical impedance analysis (BIA) devices. Clinical Nutrition. 37 (3), 1066-1069 (2018).
  49. Nescolarde, L., Lukaski, H., De Lorenzo, A., de-Mateo-Silleras, B., Redondo-Del-Río, M. P., Camina-Martín, M. A. Different displacement of bioimpedance vector due to Ag/AgCl electrode effect. European Journal of Clinical Nutrition. 70 (12), 1401-1407 (2016).

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Réimpressions et autorisations

Demander l’autorisation de réutiliser le texte ou les figures de cet article JoVE

Demander une autorisation

Mots-clés

Imp dance bio lectriquemasse cellulaire corporelletat de congestionmarqueur pronostiquehydratation tissulaireint grit cellulaire

Articles connexes