Video densitometric assessment of aortic regurgitation after transcatheter aortic valve implantation: results from the Brazilian TAVI registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We sought to examine the feasibility and reproducibility of a new video densitometric (VD) quantification of aortic regurgitation (AR) on aortography, and its long-term clinical impact. METHODS AND RESULTS: Using dedicated video densitometry software, AR after TAVI was quantified, and inter- and intra-observer reproducibility was investigated in 182 aortograms of the Brazilian TAVI registry. The aortograms were analysed using two software algorithms: 1) the quantitative regurgitation analysis (qRA) index interrogating the entire left ventricle (LV), and 2) a new method with the left ventricle outflow tract (LVOT) as a region of interest (ROI) (LVOT-AR). LVOT-AR was feasible in 64.8% vs. 29.7% of aortograms, compared with qRA index. Using the LVOT-AR, inter-observer variability was low (mean difference±standard deviation [SD]: 0.01±0.05, p=0.53), and the two observers' measurements were highly correlated (r=0.95, p<0.001). Patients with LVOT-AR >0.17 had a significantly higher one-year all-cause mortality risk compared with patients with LVOT-AR ≤0.17 (37.1% vs. 11.2%, p=0.0008). CONCLUSIONS: This study proposes an alternative methodology for AR assessment after TAVI by using the LVOT method (LVOT-AR) of VD angiography. The assessment of LVOT-AR is feasible, reproducible and potentially predictive of one-year mortality.
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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 | 0,002 |
| 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 ».