Accuracy of Doppler-echocardiographic parameters for the detection of aortic bileaflet mechanical prosthetic valve dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In vitro and in vivo studies were performed to evaluate the diagnostic accuracy of the different Doppler-echocardiographic parameters proposed in the American Society of Echocardiography guidelines to identify dysfunction of bileaflet mechanical valves (BMV) in the aortic position. METHODS AND RESULTS: Two models of BMV (St Jude HP, MCRI On-X) of different sizes (21;23;25;27 mm) were tested in vitro under a wide range of cardiac outputs (3-7 L/min). The motion of one or both leaflets was restricted to induce a mild (25% restriction in total valve orifice area) and moderate-to-severe (50% restriction in total valve area). Doppler-echocardiographic parameters of valve function were also measured in 17 patients with BMV of whom 4 had valve dysfunction confirmed by cinefluoroscopy. The specificity of all the parameters was high (in vitro: 83-100%; in vivo: 69-100%), but the sensitivity was low (range: 0-83% and 25-100%, respectively). A higher cut-off value for the ratio of peak left ventricular outflow tract velocity to peak aortic velocity or Doppler velocity index (DVI) (<0.35 instead of 0.3 or 0.25) improved the sensitivity (>90%) for the detection of moderate-to-severe dysfunction but remained low for mild dysfunction (50%). Furthermore, a difference of normal reference effective orifice area (EOA) minus measured EOA (EOA-D) >1 standard deviation identified mild and moderate-to-severe dysfunction with sensitivity of 61 and 100%, respectively. CONCLUSION: The Doppler-echocardiographic parameters and criteria proposed in the guidelines lack sensitivity for the detection of BMV dysfunction. The utilization of a DVI < 0.35 or an EOA-D > 1 SD improved the sensitivity (>90%) for the detection of moderate-to-severe dysfunction, but the sensitivity remained suboptimal (<65%) for detection of mild dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,009 |
| 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) | 0,000 | 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 ».