Incidence, predictors and clinical outcomes of residual stenosis after aortic valve-in-valve
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: We aimed to analyse the incidence of prosthesis-patient mismatch (PPM) and elevated gradients after aortic valve in valve (ViV), and to evaluate predictors and associations with clinical outcomes of this adverse event. METHODS: A total of 910 aortic ViV patients were investigated. Elevated residual gradients were defined as ≥20 mm Hg. PPM was identified based on the indexed effective orifice area (EOA), measured by echocardiography, and patient body mass index (BMI). Moderate and severe PPM (cases) were defined by European Association of Cardiovascular Imaging (EACVI) criteria and compared with patients without PPM (controls). RESULTS: Moderate or greater PPM was found in 61% of the patients, and severe in 24.6%. Elevated residual gradients were found in 27.9%. Independent risk factors for the occurrence of lower indexed EOA and therefore severe PPM were higher gradients of the failed bioprosthesis at baseline (unstandardised beta -0.023; 95% CI -0.032 to -0.014; P<0.001), a stented (vs a stentless) surgical bioprosthesis (unstandardised beta -0.11; 95% CI -0.161 to -0.071; P<0.001), higher BMI (unstandardised beta -0.01; 95% CI -0.013 to -0.007; P<0.001) and implantation of a SAPIEN/SAPIEN XT/SAPIEN 3 transcatheter device (unstandardised beta -0.064; 95% CI -0.095 to -0.032; P<0.001). Neither severe PPM nor elevated gradients had an association with VARC II-defined outcomes or 1-year survival (90.9% severe vs 91.5% moderate vs 89.3% none, P=0.44). CONCLUSIONS: Severe PPM and elevated gradients after aortic ViV are very common but were not associated with short-term survival and clinical outcomes. The long-term effect of poor post-ViV haemodynamics on clinical outcomes requires further evaluation.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 découle