Assessment of low-flow, low-gradient aortic stenosis: multimodality imaging is the key to success
Notice bibliographique
Résumé
In patients with aortic stenosis (AS), a low-flow state may occur with reduced LV ejection fraction (LVEF) (i.e., classic low flow) or with preserved LVEF (i.e., paradoxical low flow) and it is often associated with low gradient because the gradient is highly flow-dependent. Low-flow, low-gradient (LF-LG) AS is a frequent clinical entity generally associated with worse outcomes. A multimodality imaging approach, including comprehensive resting echocardiography, dobutamine stress echocardiography (DSE), and multidetector computed tomography (MDCT), is the key to successful management of patients with LF-LG AS, who represent a highly challenging subset from both a diagnostic and a therapeutic standpoint. DSE and quantification of aortic valve calcification by MDCT provide important information that is crucial to differentiate true-severe from pseudo-severe AS and therefore select the most appropriate therapy (i.e., AVR vs. medical). The assessment of LV flow reserve by DSE is useful to stratify the operative risk and guide decision making between surgical and transcatheter AVR. Other imaging biomarkers, such as the global LV longitudinal strain measured during DSE or the amount of myocardial fibrosis assessed by cardiac magnetic resonance imaging, may provide incremental information for risk stratification and therapeutic management in LF-LG AS, but additional studies are needed to validate and refine these emerging biomarkers further.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».