Ejection Fraction Velocity Ratio as an Indicator of Aortic Stenosis Severity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the widespread use of the continuity equation in the estimation of aortic valve area (AVA) in patients with aortic stenosis, it is subject to errors, time consuming, and can be technically demanding. As such, simpler methods of assessing aortic stenosis severity have been pursued. METHODS: The ejection fraction velocity ratio [EFVR = ejection fraction (%) / maximal aortic velocity (m/sec)] was compared to AVA determined with the continuity equation in 857 patients with aortic stenosis and varying degrees of LV systolic dysfunction. Severe aortic stenosis was defined as an AVA < 1.0 cm2. RESULTS: There was good to excellent correlation between our index and aortic valve area (P < 0.001 for each ejection fraction subgroup). Receiver operating characteristic analysis showed that the EFVR functioned well with areas under the curve between 0.893 and 0.938. CONCLUSION: The EFVR is a simple noninvasive method for screening patients for an AVA of 1.0 cm2. It could be used as a screening test or in lieu of the continuity equation particularly when there is problematic measurement of either the LVOT diameter or velocity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».