Prevalence and Spectrum of Conditions Associated with Severe Tricuspid Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Data regarding the prevalence and spectrum of conditions associated with severe tricuspid regurgitation (TR) are limited to small cohorts. METHODS: We retrospectively identified all patients with severe native tricuspid valve regurgitation in a large echocardiogram database between January 2004 and December 2010. Patients were classified into 1 of 3 groups based on the echocardiogram results: (1) organic TR; (2) functional TR; and (3) idiopathic TR. RESULTS: Severe TR was identified in 768 (1.2%, 72 ± 16 years, 64.3% females) of 63, 472 consecutive patients referred for transthoracic echocardiography. The conditions associated with severe TR could be established in 91% of patients. The remaining 9% were classified as idiopathic severe TR with these patients being older (78 ± 10 years) and having a higher frequency of atrial fibrillation (63.8%) compared to patients with organic (65 ± 22 years; 31%) or functional severe TR (73 ± 16 years; 47.8%). Overall, organic severe TR was identified in 11.3% of all cases. Functional severe TR occurred in 79.7% of the overall cohort and was related to pulmonary hypertension and/or left-sided heart disease. CONCLUSION: Severe TR occurred with a prevalence of 1.2% in our patients referred for echocardiography and was more common in females. Functional severe TR was the most common etiology with only a minority of cases secondary to organic severe TR. Idiopathic severe TR was found in a small proportion of patients who were older and more likely to have atrial fibrillation.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».