Outcomes and Associated Risk Factors for Aortic Valve Replacement in 160 Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to define patient characteristics, outcomes, and associated risk factors after aortic valve replacement (AVR) in children. METHODS AND RESULTS: Clinical records from children undergoing AVR from 1974 to 2004 at our institution were reviewed. Competing-risks methodology determined the time-related prevalence of 3 mutually exclusive end states: death, repeated replacement, and survival without subsequent AVR and their associated risk factors. Longitudinal echocardiographic data were analyzed by mixed linear-regression models. Children (n=160) underwent 198 AVRs, with 33 having >1. Competing-risks analysis predicted that 10 years from the initial AVR, 19% had died without subsequent AVR, 34% underwent a second AVR, and 47% remained alive without replacement. Risk factors for death without a second AVR included lower weight (P<0.001) and younger age at AVR (P=0.04), performance of aortic arch reconstruction together with AVR (P=0.03), and nonautograft use (P=0.03). Risk factors for a second AVR included earlier operation year (P=0.04) and implantation of a bioprosthetic or homograft valve (P=0.004). Analysis of serial echocardiographic measurements showed that pulmonary autograft use was associated with slower progression of peak aortic gradient (P=0.002), smaller left ventricular dimension (P=0.04), and decreased prevalence of aortic regurgitation (P=0.04). CONCLUSIONS: Mortality and repeated valve replacement are common after initial AVR in children, especially in younger patients and those with bioprosthetic or homograft valves. Pulmonary autograft use is associated with decreased mortality, slower gradient progression, and smaller left ventricular dimension.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».