Mitral leaflet separation to evaluate the severity of mitral stenosis: Validation of the index by transesophageal three‐dimensional echocardiography
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
Background Determining severity of mitral stenosis ( MS ) by planimetry of mitral valve orifice area ( MVA ) has been a challenging issue in clinical practice, especially for less experienced cardiologists. Mitral leaflet separation ( MLS ) has shown a good correlation with MVA measurements. However, it has never been validated against multiplane 3 DTEE planimetry ( MVA 3D ). We aimed to evaluate the accuracy of MLS index ( MLSI 2D ) in predicting MS severity. Methods We prospectively enrolled 144 patients with MS who underwent clinically indicated 2 DTTE and 3 DTEE . MLSI 2D was yield by averaging the maximal leaflet tip distance in diastole, in parasternal long‐axis and apical four‐chamber views. MVA 3D was used as the reference method. Results MLSI 2D showed an excellent discriminatory ability between different grades of MS ( P < .001). There was a significant positive correlation between MLSI 2D and MVA 3D ( r = .93, P < .001) irrespective of concurrent mitral regurgitation ( r = .94, P < .001) and/or atrial fibrillation ( r = .92, P < .001). By receiver operating characteristic ( ROC ) curves, MLSI 2D ≤ 8.6 mm showed 100% sensitivity and 76% specificity for very severe MS . MLSI 2D ≥ 11.2 mm determined progressive MS with 100% sensitivity and 82% specificity. The study population was then divided into a derivation group and a validation group. A regression equation for MVA by MLSI 2D was derived in first group. Then, the MVA was calculated by this equation in validation group and was not significantly different from MVA 3D . Conclusion MLSI 2D showed an excellent ability to assess MS severity and correlates well with planimetered MVA measured by 3 DTEE .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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