Risk Prediction in Aortic Valve Replacement: Incremental Value of the Preoperative Echocardiogram
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk prediction is a critical step in patient selection for aortic valve replacement (AVR), yet existing risk scores incorporate very few echocardiographic parameters. We sought to evaluate the incremental predictive value of a complete echocardiogram to identify high-risk surgical candidates before AVR. METHODS AND RESULTS: A cohort of patients with severe aortic stenosis undergoing surgical AVR with or without coronary bypass was assembled at 2 tertiary centers. Preoperative echocardiograms were reviewed by independent observers to quantify chamber size/function and valve function. Patient databases were queried to extract clinical data. The cohort consisted of 432 patients with a mean age of 73.5 years and 38.7% females. Multivariable logistic regression revealed 3 echocardiographic predictors of in-hospital mortality or major morbidity: E/e' ratio reflective of elevated left ventricular (LV) filling pressure; myocardial performance index reflective of right ventricular (RV) dysfunction; and small LV end-diastolic cavity size. Addition of these echocardiographic parameters to the STS risk score led to an integrated discrimination improvement of 4.1% (P<0.0001). After a median follow-up of 2 years, Cox regression revealed 5 echocardiographic predictors of all-cause mortality: small LV end-diastolic cavity size; LV mass index; mitral regurgitation grade; right atrial area index; and mean aortic gradient <40 mm Hg. CONCLUSIONS: Echocardiographic measures of LV diastolic dysfunction and RV performance add incremental value to the STS risk score and should be integrated in prediction when evaluating the risk of AVR. In addition, findings of small hypertrophied LV cavities and/or low mean aortic gradients confer a higher risk of 2-year mortality.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».