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Enregistrement W2231563737 · doi:10.5603/cj.2015.0083

Aortic stenosis evaluation: Novel tools to define the complexity

2015· letter· en· W2231563737 sur OpenAlexaff
Raveen Pal

Notice bibliographique

RevueCardiology Journal · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyPreloadInternal medicineEjection fractionCoronary artery diseaseStenosisPopulationvalvular heart diseaseDiastoleVentricleAortic valve replacementBlood pressureHemodynamicsHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aortic valve stenosis (AS) is the most common valvular disease pathology in developed countries affecting over 5% of the population over the age of 75 [1]. Age is also the most significant risk factor in the development of aortic stenosis. As the global population ages [2], AS rates will continue to increase around the world. Some of the challenges that have surfaced in AS management are appropriate diagnosis of stenosis severity and timing of intervention. Patients who develop severe AS are monitored closely for the development of symptoms or the development of left ventricle (LV) function decline. International guidelines [3, 4] currently recommend intervention for severe AS once symptoms develop or when there is a decline in LV ejection fraction (LVEF). As the LV faces an increasing load from the fixed valve obstruction, it is critical that a decline in LV systolic function is not missed. Once missed, the risk of intervention for severe AS rises sharply. In the present study, Hita et al. [5] demonstrate the use of LV diastolic function and increase in LV end-diastolic pressure (LVEDP) as markers of LV systolic function decline in patients with symptomatic AS. Twenty-six symptomatic patients with severe AS were evaluated prior to cardiovascular surgery with echocardiography and invasive catheterization. Patients with normal LVEDP (less than 15 mm Hg) were compared to patients with elevated LVEDP (over 15 mm Hg). Patients with elevated LVEDP were further subdivided into without coronary artery disease (CAD) or with CAD. Their data show that patients with increased LVEDP also had LV stiffness, measured as a ratio of LV pressure to LV end diastolic volume, and lower systolic longitudinal strain. They also showed that these hemodynamic changes were associated with histologic changes including a higher myocyte cross sectional and collagen volume. These findings suggest that severe AS with compensated LV function, defined by normal LVEDP, is hemodynamically and structurally different from decompensated severe AS. This work has limitations including the small patient sample size. The study had 26 patients with 7 patients in two groups and 12 in the third group. Further, there were significant differences in the aortic valve gradient between the groups, which may independently account for the differences observed in LVEDP and LV stiffness or diastolic function. This paper supports the concept that using LVEF to monitor LV systolic function may be too blunt a tool to guide the timing of intervention for severe AS. This study’s findings are in keeping with the work of other researchers who have proposed the use of 2-dimensional (2D) longitudinal LV strain [6, 7] as a marker of future systolic dysfunction, in patients with severe AS, when LVEF is still preserved. Early identification of declining LV function is an important concern that is necessary in many areas of current medical care. These findings may be generalized to the monitoring of LV function in a wide range of conditions such as other valvular heart disease, like mitral regurgitation, side effects of chemotherapeutic agents, and degenerative cardiomyopathies. This work raises the interesting question of whether we need to shift our focus to earlier diagnosis of impending LV dysfunction, instead of waiting for LV dysfunction to occur, prior to inter-

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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