Moderated Posters session * New insights into risk stratification in valvular heart disease - Part A: 11/12/2013, 09:30-16:00 * Location: Moderated Poster area
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Society of Thoracic Surgeons Predicted Risk of Mortality (STS) score is used to risk stratify patients for transcatheter aortic valve replacement (TAVR). However, calculation of the STS score requires compilation of 24 parameters. We examined the prognostic value of: 1) STS score alone; 2) STS score with various transthoracic echocardiographic (TTE) parameters; and 3) TTE parameters without STS score in predicting mortality in patients with severe aortic stenosis (AS) ineligible for surgical valve replacement. Methods: Baseline demographics, TTE parameters, STS scores and clinical outcomes at an average follow-up of 1.8 years were obtained from 106 (40 male, 79+10 yrs) medicallymanaged inoperable patients with severe AS undergoing TTE from January 2007 to February 2012. TTE predictors of mortality were identified from univariate analyses. Hierarchical, multivariable Cox regression models were constructed. C-index was used to compare non-nested models. Results: Overall mortality rate was 56%. Left atrial volume (LA Vol), E/E', left ventricular ejection fraction (LVEF) and 4-chamber global longitudinal strain (4C-GLS) were significant univariable predictors of mortality. The combination of LA Vol, E/E', LVEF and 4C-GLS provided a better predictive model than the STS score alone or in combination with TEE parameters (Figure). Conclusions: Although STS score is an excellent predictor of mortality, the combination of LA Vol, E/E', LVEF and 4C-GLS is superior. This 4-parameter TTE score offers a practical and easier alternative to the STS score in predicting mortality in inoperable AS patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».