Impact of aortic stenosis severity and its interaction with prosthesis-patient mismatch on operative mortality following aortic valve replacement.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM OF THE STUDY: The optimal timing of aortic valve replacement (AVR) in patients with severe aortic stenosis (AS) is a source of debate. Moreover, it has been shown previously that prosthesis-patient mismatch (PPM) is an independent predictor of operative mortality after AVR. The study aim was to assess the effect of the preoperative severity of AS and its interaction with PPM with respect to operative mortality after AVR. METHODS: The data were analyzed from 2,104 consecutive patients who had undergone AVR for severe AS. The patients were allocated to tertiles according to their preoperative indexed aortic valve area (AVAi) as: < 0.35 cm2/m2, 0.35 to 0.43 cm2/m2, and > 0.43 cm2/m2. PPM was defined as a projected postoperative indexed effective orifice area (EOAi) of the implanted prosthesis < 0.85 cm2/m2. RESULTS: The operative mortality was 5.7% (n = 120). On multivariate analysis, an independent association was identified between the preoperative severity of AS and operative mortality (odds ratio [OR] = 2.00, p = 0.03 for AVAi < 0.35 cm2/m2; OR = 1.39, p = 0.32 for AVAi 0.35-0.43 cm2/m2). Notably, the impact of PPM was more important in patients with more severe AS (p = 0.046 for AVAi x EOAi interaction). CONCLUSION: The study results confirmed that very severe AS (AVAi < 0.35 cm2/m2) is independently associated with operative mortality after AVR. The results also emphasized the importance of avoiding PPM in these patients.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».