Impact of systemic hypertension on the assessment of aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of systemic arterial hypertension on the indices of aortic stenosis (AS) severity. METHODS: A severe supravalvar AS was created in 24 pigs. The maximum and mean pressure gradients across the stenosis were measured by Doppler echocardiography and by catheterisation. Both echocardiography and catheter data were used to calculate stenosis effective orifice area, energy loss coefficient, and peak systolic left ventricular wall stress. Measurements were taken both at normal aortic pressures and during hypertension induced by banding of the distal thoracic aorta in 14 pigs and by intravenous administration of phenylephrine in 10 pigs. RESULTS: During hypertension, systemic arterial resistance downstream from the stenosis increased greatly (all animals: 71 (40)%), whereas total systemic arterial compliance decreased significantly (-38 (21)%). Hypertension resulted in a moderate increase in effective orifice area (29 (14)%) and energy loss coefficient (25 (17)%) and substantial decreases in catheter gradients (maximum: -40 (20)%; mean: -43 (20)%; peak to peak: -70 (23)%) and Doppler gradients (maximum: -35 (17)%; mean: -37 (16)%). In multivariate analysis, peak to peak gradient was significantly (p < 0.001) related to the energy loss coefficient, mean flow rate, and arterial compliance, whereas maximum and mean catheter gradients were related only to the energy loss coefficient and flow rate. Of major importance, maximum systolic left ventricular wall stress increased greatly during hypertension (43 (23)%). CONCLUSIONS: The severity of AS may be partially masked by the presence of coexisting hypertension. The markers of AS severity should thus be interpreted with caution in hypertensive patients and be re-evaluated when the patient is in a normotensive state.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».