Effect of concomitant asymmetric septal hypertrophy when assessing the severity of aortic valve stenosis: an in-vitro study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM OF THE STUDY: Aortic valve stenosis (AS) is an important cardiovascular disease that affects between 2% and 7% of the elderly population in industrialized countries. AS often coexists with asymmetric septal hypertrophy (ASH), which is generally caused by a protrusion of the hypertrophied left ventricular outflow tract (LVOT) just below the aortic valve. The study aim was to determine, based on measurement of the aortic valve effective orifice area (EOA), if ASH might potentially interfere with the assessment of AS severity. METHODS: The effects of different levels of ASH (from normal to 90%) on the EOA measured from orifices mimicking different AS severities, and from a home-built AS model constructed from a bioprosthetic aortic valve, were examined in a pulsatile flow in-vitro model. RESULTS: For the most severe AS, the level of ASH had no impact on the measured EOA. In contrast, for the less severe AS, beyond an ASH level of 50% the AS severity was progressively overestimated, and reached a reduction of about 60% of EOA for a ASH level of 90%. CONCLUSION: The presence of concomitant ASH may cause an overestimation of the hemodynamic severity of AS. The extent of overestimation is more important in less-severe AS. Hence, the presence of ASH may lead the clinician to conclude, erroneously, that the AS is severe and that aortic valve replacement is indicated. However, beyond an ASH level of 50% the AS severity can be accurately determined.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».