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Enregistrement W2901557604 · doi:10.1161/circ.130.suppl_2.13983

Abstract 13983: Tricuspid Regurgitation is Independently Associated With Increased Risk of Mortality in Patients with Low-Flow Low-Gradient Aortic Stenosis and Reduced Ejection Fraction-Results From the TOPAS Study

2014· article· en· W2901557604 sur OpenAlexaff
Abdellaziz Dahou, Julien Magné, Marie‐Annick Clavel, Romain Capoulade, Philipp E. Bartko, Jutta Bergler‐Klein, Mario Sénéchal, Gerald Mundigler, Ian G. Burwash, Henrique Barbosa Ribeiro, Kim O’Connor, Patrick Mathieu, Helmut Baumgartner, Jean G. Dumesnil, Raphaël Rosenhek, Éric Larose, Josep Rodés‐Cabau, Philippe Pîbarot

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensOttawa Heart InstituteUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionCardiologyInternal medicineRegurgitation (circulation)StenosisHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tricuspid regurgitation (TR) is often observed in patients (pts.) with low-flow, low-gradient aortic stenosis (LF-LG AS) and low ejection fraction (EF). Its impact on prognosis remains unknown. The objective of this study was to examine the impact of TR on mortality in these pts. Methods: 211 pts. (age=73±10 yrs; 77% men) with LF-LG AS (mean gradient<40 mmHg, AVA ≤0.6 cm2/m2) and low EF (≤40%) were prospectively enrolled and 125 (59%) underwent aortic valve replacement (AVR) within 3 months following inclusion. AS severity was assessed by the projected AVA. The severity of TR was graded according to ASE guidelines. Right ventricular (RV) function was assessed using an integrative approach and classified as normal or reduced. Results: Among the 211 pts., 76 (36%) had TR (24% mild TR and 12% moderate/severe TR). During a mean follow up of 2.4±2.2 yrs, 104 (49%) died. In univariable analysis, TR was associated with an increased risk of all-cause mortality (overall TR: HR=1.82; 95% CI=1.22-2.71; p=0.004; mild TR: HR=1.62; 95% CI=1.02-2.54; p=0.04; moderate/severe TR: HR=2.30; 95% CI=1.27-3.93; p=0.007). After adjustment for risk factors and echocardiographic parameters including RV function, TR was an independent predictor of mortality (overall TR: HR=1.88; 95% CI=1.08-3.23; p=0.02; mild TR: HR=2.19; 95% CI=1.00-4.77; p=0.05; moderate/severe TR: HR=2.68; 95% CI=1.08-6.32; p=0.03). Furthermore, moderate/severe TR was an independent predictor of 30-day mortality following AVR compared to none/trace TR (OR=7.24; p=0.01) and mild TR (OR=4.70; p=0.05). Conclusion: In patients with LF-LG AS and low EF, TR is independently associated with an increased risk of mortality. Moderate/severe TR is associated with increased 30-day mortality following AVR. Further studies are needed to determine whether TR is a risk marker or risk factor of mortality, and whether concomitant surgical correction at the time of AVR can improve outcome in these high risk patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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