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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».