Impact of left ventricular function on clinical outcomes of functional mitral regurgitation patients undergoing transcatheter mitral valve repair
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the impact of baseline left ventricular (LV) function on the clinical outcomes of patients with functional mitral regurgitation (FMR) treated with MitraClip. BACKGROUND: It is unknown whether patients with significant FMR and severe LV dysfunction benefit from MitraClip. METHODS: A cohort of 77 patients with significant FMR undergoing MitraClip procedure between December 2010 and January 2015 was categorized by baseline LV ejection fraction (LVEF) into tertiles: LVEF <27% (n = 27), LVEF 27-37% (n = 25), and LVEF >37% (n = 25). We sought to evaluate the impact of LVEF on all-cause mortality at follow-up. RESULTS: There were no significant differences in baseline comorbidities, medical treatment and MR severity among tertiles of LVEF. Overall procedural success was 94%, with no differences among groups (LVEF <27%: 89%; LVEF 27-37%: 100%; LVEF >37%: 92%; P = 0.25). Median follow-up was 372 days (interquartile range: 128-627 days). MR severity improved in all three groups, as compared to baseline. There were no differences in the prevalence of MR ≤2+ on follow-up (P = 0.40). Mortality was highest in patients with LVEF <27% (41%), as compared with LVEF 27-37% (16%) and LVEF >37% (4%), P = 0.004. Patient who died had a lower baseline LVEF compared to those who survived (24.8 ± 7.7% versus 35.5 ± 13.7%, P < 0.001). An LVEF <27% was an independent predictor of mortality after adjusting for procedural success: hazard ratio 3.4 (95% CI: 1.1 to 10.0; P = 0.030). CONCLUSIONS: MitraClip is effective in FMR patients regardless of the severity of LV dysfunction. However, low baseline LVEF is associated with increased mortality, despite procedural success. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».