The Emerging Role of Exercise Testing and Stress Echocardiography in Valvular Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Exercise testing has an established role in the evaluation of patients with valvular heart disease and can aid clinical decision making. Because symptoms may develop slowly and indolently in chronic valve diseases and are often not recognized by patients and their physicians, the symptomatic, blood pressure, and electrocardiographic responses to exercise can help identify patients who would benefit from early valve repair or replacement. In addition, stress echocardiography has emerged as an important component of stress testing in patients with valvular heart disease, with relevant established and potential applications. Stress echocardiography has the advantages of its wide availability, low cost, and versatility for the assessment of disease severity. The versatile applications of stress echocardiography can be tailored to the individual patient with aortic or mitral valve disease, both before and after valve replacement or repair. Hence, exercise-induced changes in valve hemodynamics, ventricular function, and pulmonary artery pressure, together with exercise capacity and symptomatic responses to exercise, provide the clinician with diagnostic and prognostic information that can contribute to subsequent clinical decisions. Nevertheless, there is a lack of convincing evidence that the results of stress echocardiography lead to clinical decisions that result in better outcomes, and therefore large-scale prospective randomized studies focusing on patient outcomes are needed in the future.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».