Symptoms, disease severity and treatment of adults with a new diagnosis of severe aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Contemporary data on patients with previously undiagnosed severe aortic stenosis (AS) are scarce. We aimed to address this gap by gathering data from consecutive patients diagnosed with severe AS on echocardiography. Methods This was a prospective, multicentre, multinational, registry in 23 tertiary care hospitals across 9 European countries. Patients with a diagnosis of severe AS were included using echocardiography (aortic valve area (AVA) <1 cm 2 , indexed AVA <0.6 cm 2 /m 2 , maximum jet-velocity (V max ) >4 m/s and/or mean transvalvular gradient >40 mm Hg). Results The 2171 participants had a mean age of 77.9 years and 48.0% were female. The mean AVA was 0.73 cm 2 , V max 4.3 m/s and mean gradient 47.1 mm Hg; 62.1% had left ventricular hypertrophy and 27.3% an ejection fraction (EF) <50%. 1743 patients (80.3%) were symptomatic (shortness-of-breath 91.0%; dizziness 30.2%, chest pain 28.9%). Patients had a EuroSCORE II of 4.0; 25.3% had a creatinine clearance <50 mL/min, and 3.2% had an EF <30%. Symptomatic patients were older and had more comorbidities than asymptomatic patients. Despite European Society of Cardiology 2017 valvular heart disease guideline class I recommendation, in only 76.2% a decision was made for an intervention (transcatheter 50.4%, surgical aortic valve replacement 25.8%). In asymptomatic patients, 57.7% with a class I/IIa indication were scheduled for a procedure, while 36.3% patients without an indication had their valve replaced. Conclusions The majority of patients with severe AS presented at an advanced disease stage. Management of severe AS remained suboptimal in a significant proportion of contemporary patients with severe AS. Trial registration number NCT02241447 ;Results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».