Determinants of aortic bioprosthetic valve calcification assessed by multidetector CT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cusp calcification is the main mechanism leading to bioprosthetic heart valve (BPV) failure. Recent studies suggest that BPV calcification is an active rather than passive process probably modulated by several mechanisms including lipid-mediated inflammation and dysfunctional phosphocalcic metabolism. OBJECTIVE: To identify the clinical and metabolic determinants of BPV calcification assessed by multidetector CT (MDCT). METHODS AND RESULTS: Presence of BPV calcification was assessed by MDCT in 194 patients who had undergone aortic valve replacement. A calcification score was individually calculated and expressed in mm(3). Patients also underwent a clinical evaluation, a Doppler echocardiographic exam, and a plasma lipid and phosphocalcic profile. 46 patients (24%) had BPV calcification (cusp calcification score >0 mm(3)). After adjustment for age, gender, and time interval since BPV implantation, increased calcium-phosphorus product (OR 1.11, 95% CI 1.01 to 1.23 per 1 unit; p=0.02) and the presence of prosthesis-patient mismatch (OR 3.67, 95% CI 1.25 to 10.6; p=0.01) were the strongest independent factors associated with BPV calcification. Calcium supplement intake, age and female gender were independently associated with increased calcium-phosphorus product. CONCLUSIONS: This study suggests that higher calcium-phosphorus product and prosthesis-patient mismatch promote BPV calcification. Furthermore, this study reports that calcium supplements, which are extensively prescribed in elderly patients, are independently associated with higher calcium-phosphorus product.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».