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Enregistrement W2290890514 · doi:10.1136/heartjnl-2015-308309

Right ventricular longitudinal strain for risk stratification in low-flow, low-gradient aortic stenosis with low ejection fraction

2016· article· en· W2290890514 sur OpenAlexafffund
Abdellaziz Dahou, Marie‐Annick Clavel, Romain Capoulade, Philipp E. Bartko, Julien Magné, Gerald Mundigler, Jutta Bergler‐Klein, Ian G. Burwash, Julia Mascherbauer, Henrique Barbosa Ribeiro, Kim O’Connor, Helmut Baumgartner, Mario Sénéchal, Jean G. Dumesnil, Raphaël Rosenhek, Patrick Mathieu, Éric Larose, Josep Rodés‐Cabau, Philippe Pîbarot

Notice bibliographique

RevueHeart · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université Laval
Mots-clésEjection fractionMedicineCardiologyInternal medicineStenosisAortic valve stenosisAortic valve replacementAortic valveHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Left ventricular global longitudinal strain (LVLS) is a powerful predictor of outcome in patients with low-flow, low-gradient aortic stenosis (LF-LG AS) and low LV ejection fraction (LVEF). However, the impact of right ventricular (RV) function on the outcome of these patients remains unknown. OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the impact of RV function as evaluated by RV free wall longitudinal strain (RVLS) on mortality in patients with LF-LG AS and low LVEF. METHODS: 211 patients with LF-LG AS (mean gradient < 40 mm Hg and indexed aortic valve area (AVA) ≤ 0.6 cm²/m²) and low LVEF (≤ 40%)) were prospectively recruited in the True or Pseudo-severe Aortic Stenosis study. AS severity was assessed using the projected AVA (AVAproj) at normal flow rate. Among the 211 patients, 128 had RVLS measurement available at rest and were included in this analysis. RVLS measurement at dobutamine stress echocardiography (DSE) was available in 58 of the 128 patients. RESULTS: Two-year survival was lower in patients with RVLS < |13|% (53% ± 9%) compared with those with RVLS > |13|% (69% ± 5%) (p = 0.04). In multivariable Cox analysis stratified for the type of treatment (aortic valve replacement vs conservative) and adjusted for age, AS severity, previous myocardial infarction and LVLS, rest RVLS < |13|% (HR = 2.70; 95% CI 1.19 to 6.11; p = 0.018) was independently associated with all-cause mortality. RVLS had incremental prognostic value over baseline risk factors and LVLS (χ² = 20.13 vs 13.56; p = 0.01). Reduced stress RVLS was also associated with increased risk of mortality (stress RVLS <| 14|%: HR = 2.98; 95% CI 1.30 to 6.52; p = 0.01). In multivariable Cox analysis, stress RVLS < |14|% remained independently associated with mortality (HR = 2.94; 95% CI 1.23 to 7.02; p = 0.015). After further adjustment for rest RVLS, stress RVLS < |14|% remained independently associated with mortality (HR = 3.29; 95% CI 1.17 to 9.25; p = 0.024), whereas rest RVLS was not (p > 0.05). CONCLUSIONS: In this series of patients with LF-LG AS and low LVEF, reduced RVLS was independently associated with increased risk of mortality. Furthermore, stress RVLS provided incremental prognostic value beyond that obtained from rest RVLS. Thus, RVLS measurement at rest and at DSE may be helpful to enhance risk stratification in this high-risk population. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01835028; Results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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