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Enregistrement W2160770084 · doi:10.1093/eurheartj/ehu256

Open issues in transcatheter aortic valve implantation. Part 1: patient selection and treatment strategy for transcatheter aortic valve implantation

2014· review· en· W2160770084 sur OpenAlexaff
Jeroen J. Bax, Victoria Delgado, Vinayak Bapat, Helmut Baumgartner, Jean‐Philippe Collet, Raimund Erbel, Christian W. Hamm, A. Pieter Kappetein, Jonathon Leipsic, Martin B. Leon, Philip MacCarthy, Nicolò Piazza, Philippe Pîbarot, William C. Roberts, Josep Rodés‐Cabau, Patrick W. Serruys, Alec Vahanian, John G. Webb, José Luis Zamorano, Stephan Windecker

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité LavalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyRegurgitation (circulation)StenosisInternal medicineBicuspid aortic valveCoronary artery diseasevalvular heart diseaseAortic valve stenosisConcomitantAortic valveRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An exponential increase in the use of transcatheter aortic valve implantation (TAVI) in patients with severe aortic stenosis has been witnessed over the recent years. The current article reviews different areas of uncertainty related to patient selection. The use and limitations of risk scores are addressed, followed by an extensive discussion on the value of three-dimensional imaging for prosthesis sizing and the assessment of complex valve anatomy such as degenerated bicuspid valves. The uncertainty about valvular stenosis severity in patients with a mismatch between the transvalvular gradient and the aortic valve area, and how integrated use of echocardiography and computed tomographic imaging may help, is also addressed. Finally, patients referred for TAVI may have concomitant mitral regurgitation and/or coronary artery disease and the management of these patients is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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