Aortic Stenosis and Systemic Hypertension, Modeling of
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aortic stenosis is the most common cardiovascular disease after systemic hypertension and coronary artery disease in developed countries. It induces an obstruction to blood flow from the left ventricle to the aorta resulting in an increase in left ventricular afterload. More than 30% of patients with aortic stenosis have concomitant systemic hypertension. In such patients, the left ventricle faces a double pressure overload (valvular and vascular). A detailed understanding of the respective impacts of aortic stenosis and hypertension on left ventricular function would help to better predict whether aortic valve replacement and/or antihypertensive medical treatment would be beneficial. To better understand how coexisting aortic stenosis and hypertension affect the left ventricular function, we developed a relatively simple mathematical cardiovascular model to simulate the ventricular‐valvular‐vascular hemodynamic interaction(V 3 model). The present chapter provides a detailed description of the V 3 model along with numerical findings as well as their clinical implications. Several simulations with the V 3 model were performed to describe the effect of aortic stenosis on left ventricular stroke work and show the effect of coexistent systemic hypertension. Our simulations demonstrated that mild or moderate aortic stenosis has a small impact on left ventricular stroke work, whereas the latter increases noticeably when aortic stenosis becomes severe. They also showed that even mild hypertension may greatly influence left ventricular stroke work in patients with aortic stenosis. The mathematical V 3 model thus provides a potentially useful tool to investigate complex cardiovascular interactions that could be of great clinical interest.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle