Biomarkers of aortic bioprosthetic valve structural degeneration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Bioprosthetic valves are now used for the majority of surgical aortic valve replacements and for all transcatheter aortic valve replacements. However, bioprostheses are subject to structural valve deterioration (SVD) and have, therefore limited durability. RECENT FINDINGS: Clinical, imaging, and circulating biomarkers may help to predict or indicate the presence of bioprosthetic valve SVD. The most important biomarkers of SVD includes: patient-related clinical biomarkers, such as diabetes and renal failure; valve-related biomarkers, such as absence of antimineralization process and severe prosthesis-patient mismatch; imaging biomarkers: the presence of valve leaflet mineralization on multidetector computed tomography or sodium fluoride uptake on positron emission tomography; and circulating biomarkers including: increased levels of HOMA index, ApoB/ApoA-I ratio, PCSK9, Lp-PLA2, phosphocalcic product. The assessment of these biomarkers may help to enhance risk stratification for SVD following AVR and may contribute to open novel pharmacotherapeutic avenues for the prevention of SVD. SUMMARY: SVD may affect all bioprostheses after aortic valve replacement, and is the main cause of bioprosthetic valve failure and reintervention during the follow-up. Comprehensive assessment of clinical, imaging, and circulating biomarkers associated with earlier SVD could help strengthen the follow-up in high-risk patients and provide novel pharmacologic therapeutic strategies.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».