Evolution and prognostic impact of low flow after transcatheter aortic valve replacement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Low flow (LF), defined as stroke volume index (SVi) <35 mL/m(2), prior to the procedure has been recently identified as a powerful independent predictor of early and late mortality in patients undergoing transcatheter aortic valve replacement (TAVR). The objectives of this study were to determine the evolution of SVi following TAVR and to assess the determinants and impact on mortality of early postprocedural SVi (EP-SVi). METHODS: We retrospectively analysed the clinical, Doppler echocardiographic and outcome data prospectively collected in 255 patients who underwent TAVR. Echocardiograms were performed before (baseline), within 5 days after procedure (early post procedure) and 6 months to 1 year following TAVR (late post procedure). RESULTS: Patients with EP-SVi <35 mL/m(2) (n=138; 54%) had increased mortality (HR 1.97, p=0.003) compared with those with EP-SVi ≥35 mL/m(2) (n=117; 46%). Furthermore, patients with baseline SVi (B-SVi) <35 mL/m(2) and EP-SVI ≥35 mL/m(2), that is, normalised flow, had better survival (HR 0.46, p=0.03) than those with both B-SVi and EP-SVi <35 mL/m(2), that is, persistent LF, and similar survival compared with those with both B-SVi and EP-SVi ≥35 mL/m(2), that is, maintained normal flow. In a multivariable model analysis, EP-SVi was independently associated with increased risk of mortality (HR 1.41 per 10 mL/m(2) decrease, p=0.03). The preprocedural/intraprocedural factors associated with lower EP-SVi were lower B-SVi (standardised β [β] 0.36, p<0.001) atrial fibrillation (β -0.13, p=0.02) and transapical approach (β -0.22, p<0.001). CONCLUSIONS: The measurement of EP-SVi is useful to assess the immediate haemodynamic benefit of TAVR and to predict the risk of late mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».