Cardiac computed tomography and computed tomography angiography in the evaluation of patients prior to transcatheter aortic valve implantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Advancements in the use of multidetector computed tomography (CT) in transcatheter aortic valve implantation/transcatheter aortic valve replacement (TAVI/TAVR) over the last year reaffirm its role in the evaluation of preprocedural planning and procedural guidance. The purpose of this review is to provide an up-to-date review of recently published data, with a particular focus on annular sizing and transcatheter heart valve selection to help reduce paravalvular regurgitation. RECENT FINDINGS: Recent data have confirmed that multidetector computed tomography (MDCT) measures of the annulus are highly reproducible across multiple readers and workstation platforms. MDCT has also been shown to have a strong discriminatory ability to predict and reduce postprocedural paravalvular regurgitation (PAR), as well as presenting the current data for integrating CT measures of the annulus into sizing. SUMMARY: Over the last year, MDCT has solidified itself as an essential tool for the evaluation of the aortic root and annulus prior to TAVI. MDCT annular measurements are highly reproducible and now form the basis for transcatheter heart valve selection, with early data suggesting that CT integration can reduce paravalvular regurgitation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».