Low-flow, low-gradient aortic stenosis: from evaluation to treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Valve replacement improves symptoms and survival in symptomatic severe aortic stenosis. Low-flow, low-gradient aortic stenosis, however, is an especially challenging subset as valve replacement has a significant risk, and may fail to alleviate symptoms or improve left ventricular function. This article reviews the potential problems in evaluating aortic stenosis severity in low-flow, low-gradient aortic stenosis, the utility of dobutamine challenge to identify patients most likely to benefit from surgery, and the factors predicting patient outcome. RECENT FINDINGS: Low-flow, low-gradient aortic stenosis consists of a heterogeneous group of patients with 'true' severe aortic stenosis, in whom afterload mismatch results from a severely stenotic valve; and 'pseudo-severe' aortic stenosis, where the valve is only mildly or moderately stenotic, but appears severe due to limitations in determining disease severity under low-flow conditions. Valve replacement is likely to benefit the former group, but may have little benefit to the latter. Dobutamine challenge can distinguish 'true' and 'pseudo-severe' aortic stenosis, and can evaluate contractile reserve, one of the strongest predictors of patient outcome. Strategies to avoid prosthesis-patient mismatch should be considered to optimize postoperative outcome. SUMMARY: Dobutamine challenge can identify low-flow, low-gradient aortic stenosis patients most likely to benefit from valve replacement and provides important prognostic information on the operative risks and long-term outcome.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».