Echocardiographic predictors of outcomes in adults with aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study purpose was to assess the usefulness of echocardiographic parameters of aortic stenosis (AS) severity and left ventricular (LV) systolic function to predict mortality in AS. The main hypothesis is that parameters of LV systolic function are the most important independent predictors of mortality, whereas parameters of stenosis severity are not. METHODS: 1065 consecutive patients with AS referred to the echocardiography laboratory and meeting the inclusion/exclusion criteria were included and followed during 5.7 years. The end points were aortic valve replacement (AVR) (n=584), composite of AVR or death (n=932), all-cause mortality (n=550) and cardiovascular mortality (n=398). RESULTS: The most powerful echocardiographic predictors of valve-related events were parameters of AS severity, such as peak aortic jet velocity (VPeak), mean gradient (MG) and aortic valve area (AVA) (all p<0.001). Regarding mortality, the main predictors were LV ejection fraction (LVEF) and stroke volume index (SVi) (p<0.05). After multivariable adjustment, LVEF (p<0.001) and SVi (p=0.02) remained the only echocardiographic predictors of mortality, even after adjustment for symptomatic status. AVA was also associated with mortality, whereas VPeak and MG were not. CONCLUSIONS: The most powerful echocardiographic predictors of mortality are low LVEF and low flow, whereas AS severity parameters predict valve-related events but not overall mortality. Hence, low flow should be integrated in the risk stratification and therapeutic decision-making in patients with AS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».