Anesthetic management of transcatheter aortic valve implantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The revolution in transcatheter aortic valve implantation (TAVI) for the treatment of aortic stenosis has been well described by the large number of randomized trials, registries, and single and multicenter experiences published during 2010-2011. The aim of this review is to describe the challenges of the anesthetic management related to TAVI. RECENT FINDINGS: Recent data show that TAVI is clinically effective in patients with inoperable aortic stenosis when compared with standard therapy. It can be accomplished in high-risk patients with favorable outcomes compared with surgery as predicted by standard estimates of mortality and is associated with functional and hemodynamic improvement. Currently, TAVI is targeted at high-risk patients, but may be extended to lower risk groups in the near future. Outstanding questions concerning TAVI are related to its long-term durability and to procedural complications. SUMMARY: Preprocedural, multidisciplinary assessment of the patient is essential prior to TAVI and should include a full anesthetic evaluation, consideration of patient comorbidities, and determination of technical feasibility. The role of scoring systems for risk prediction requires further scrutiny. Multidevice/multiple access approaches allow for treatment of a wide range of patients. Anesthetic techniques and supportive measures vary depending on procedural concerns, patient comorbidity, and severe, often unstable cardiac disease. Echocardiography is fundamental to preoperative evaluation, procedure guidance, and assessment of complications. Planned bailout strategies should be discussed with all members of the medical team. Postoperative standardized monitoring and management protocols are essential.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».