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Enregistrement W2322052451 · doi:10.1097/hco.0000000000000045

Mitral valve interventions in heart failure

2014· review· en· W2322052451 sur OpenAlexaff
Talal Al‐Atassi, Tarek Malas, Thierry Mesana, Vincent Chan

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMitral regurgitationHeart failurePercutaneousCardiologyMitral valve repairInternal medicineMitral valvePopulationRegurgitation (circulation)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review describes new developments in mitral valve interventions for patients with heart failure. The review also discusses innovative therapies in the treatment of mitral regurgitation in patients with heart failure and describes novel risk factors of recurrent mitral regurgitation following repair in this population. RECENT FINDINGS: Percutaneous strategies are rapidly emerging as an important adjunct to conventional mitral surgery, specially for patients with functional mitral regurgitation and heart failure. Percutaneous therapies are a well-tolerated alternative to surgery in high-risk patients, but their long-term efficacy is not established. Partial ring annuloplasty and preoperative galectin-3 levels may be associated with recurrent mitral regurgitation after repair. Preclinical work has focused on injectable substances, which may ameliorate adverse left ventricular remodeling and recurrent mitral regurgitation after surgery. SUMMARY: Percutaneous therapies will continue to evolve and serve as an alternative to conventional surgery for patients with mitral regurgitation and heart failure. Determining anatomic and biochemical risk factors associated with recurrent mitral regurgitation after repair is crucial in tailoring therapy to individual patients. Preclinical work regarding infarct stabilization may benefit future patients with heart failure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,015
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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