Echocardiographic severity grading in aortic stenosis: no holy grail, only lessons towards patient individualisation
Notice bibliographique
Résumé
The term ‘severe aortic stenosis (AS)’ carries a hefty prognostic connotation; it should oblige diligent workup, cautious interval follow-up or intervention on the patient.1 Trained as problem solvers, we aspire to develop a ‘theory of everything’ for diagnosis and management of complex illness, and AS has not escaped our efforts. For example, until recently, a patient with normal left ventricular EF unable to generate a mean gradient (MG) >40 mm Hg (or peak velocity >4 m/s) across a calcified and restricted aortic valve was deemed not to harbour severe AS. We now know that this oversimplification may exclude from potentially life-saving intervention a number of ‘paradoxical low-flow’ patients with substantial AS who despite having a normal EF and MG <40 mm Hg, have the same or worse prognosis as patients who generate the time-honoured ‘cut-off’ gradient.2 Thus, flow-dependent echocardiographic parameters (peak velocity and MG), despite having excellent correlation between them1 and proven prognostic value,3 do not always reflect disease severity. Interestingly, the aortic valve area (AVA), a flow-independent parameter, remains abnormally decreased (<1 cm2) in most of these ‘paradoxical low-flow’ patients, serving as a clue for their diagnosis.4 Paradoxical low-flow is partly to blame for the parameter inconsistencies found in echocardiographic severe-AS grading (defined as MG <40 mm Hg and AVA <1 cm2).5 The prevalence of severe-AS grading inconsistencies has now been studied in over 11 000 patients,1 ,5 and one out of three patients exhibits inconsistent severe-AS grading. However, there are also a significant number of patients without paradoxical low-flow (normal flow) and normal EF who also have ‘discordant’ severe AS1 with MG <40 mm Hg and AVA <1 cm2, and the opposite as …
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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) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».