Incidence, risk factors, clinical impact, and management of bioprosthesis structural valve degeneration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Structural valve deterioration is the major cause of bioprosthesis failure and is increasing over time. We present an overview of incidence, mechanisms, predictors, clinical impact, and management of bioprosthetic valve structural degeneration. RECENT FINDINGS: Early degeneration caused by calcification and destruction of connective tissue of the prosthesis is controlled by multiple mechanisms, from mechanical stress to infiltration of lipids and inflammatory cells, and activation of the immune system. Despite major improvements in valve design and surgical procedures, the pathology is still the main limiting factor to the long-term durability. Appropriate selection of the model and size of bioprosthesis as well as proper medical management and follow-up after valve replacement are essential for optimal prevention, detection, and management of structural valve deterioration. Currently, redo open-heart surgery is the most frequently used approach to treat structural valve deterioration. The transcatheter valve-in-valve procedure, however, is a valuable alternative to surgery for high-risk patients. SUMMARY: Structural valve deterioration is responsible for significant morbidity and mortality after valve replacement. This multifactorial pathology is the main cause of valve re-intervention during follow-up. Although redo surgery is still the most frequently used intervention to treat valve structural failure, the transcatheter valve-in-valve procedure is rapidly expanding.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».