Myocardial blood flow in patients with low-flow, low-gradient aortic stenosis: differences between true and pseudo-severe aortic stenosis. Results from the multicentre TOPAS (Truly or Pseudo-Severe Aortic Stenosis) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impairment of myocardial flow reserve (MFR) in aortic stenosis (AS) with normal left ventricular function relates to the haemodynamic severity. OBJECTIVES: To investigate whether myocardial blood flow (MBF) and MFR differ in low-flow, low-gradient AS depending on whether there is underlying true-severe AS (TSAS) or pseudo-severe AS (PSAS). METHODS: In 36 patients with low-flow, low-gradient AS, dynamic [13N]ammonia PET perfusion imaging was performed at rest (n = 36) and during dipyridamole stress (n = 20) to quantify MBF and MFR. Dobutamine echocardiography was used to classify patients as TSAS (n = 18) or PSAS (n = 18) based on the indexed projected effective orifice area (EOA) at a normal flow rate of 250 ml/s (EOAI(proj ) 0.55 cm(2)/m(2)). RESULTS: Compared with healthy controls (n = 14), patients with low-flow, low-gradient AS had higher resting mean (SD) MBF (0.83 (0.21) vs 0.69 (0.09) ml/min/g, p = 0.001), reduced hyperaemic MBF (1.16 (0.31) vs 2.71 (0.50) ml/min/g, p<0.001) and impaired MFR (1.44 (0.44) vs 4.00 (0.91), p<0.001). Resting MBF and MFR correlated with indices of AS severity in low-flow, low-gradient AS with the strongest relationship observed for EOAI(proj) (r(s) = -0.50, p = 0.002 and r(s) = 0.61, p = 0.004, respectively). Compared with PSAS, TSAS had a trend to a higher resting MBF (0.90 (0.19) vs 0.77 (0.21) ml/min/g, p = 0.06), similar hyperaemic MBF (1.16 (0.31) vs 1.17 (0.32) ml/min/g, p = NS), but a significantly smaller MFR (1.19 (0.26) vs 1.76 (0.41), p = 0.003). An MFR <1.8 had an accuracy of 85% for distinguishing TSAS from PSAS. CONCLUSIONS: Low-flow, low-gradient AS is characterised by higher resting MBF and reduced MFR that relates to the AS severity. The degree of MFR impairment differs between TSAS and PSAS and may be of value for distinguishing these entities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».