Echocardiographic predictors of outcomes in adults with aortic stenosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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.
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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 découle