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Enregistrement W2975363242 · doi:10.1161/circulationaha.119.041080

Contemporary Presentation and Management of Valvular Heart Disease

2019· article· en· W2975363242 sur OpenAlexaff
Bernard Iung, Victoria Delgado, Raphaël Rosenhek, Susanna Price, Bernard Prendergast, Olaf Wendler, Michele De Bonis, Arturo Evangelista, Alexander Bogachev‐Prokophiev, Astrid Apor, Cécile Laroche, Bogdan A. Popescu, Luc Piérard, Michael Haude, Gerhard Hindricks, Frank Ruschitzka, Stefan Windecker, Jeroen J. Bax, Aldo P. Maggioni, Alec Vahanian

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesNovartis PharmaServierAbbott VascularSt. Jude MedicalLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit LeidenSymetisBoston Scientific CorporationDaiichi Sankyo EuropeSanofiEdwards LifesciencesAmgenPfizerGedeon RichterBayerBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaResMed
Mots-clésMedicinevalvular heart diseaseMitral regurgitationInterquartile rangeStenosisInternal medicineIntervention (counseling)CardiologyGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Valvular heart disease (VHD) is an important cause of mortality and morbidity and has been subject to important changes in management. The VHD II survey was designed by the EURObservational Research Programme of the European Society of Cardiology to analyze actual management of VHD and to compare practice with guidelines. METHODS: Patients with severe native VHD or previous valvular intervention were enrolled prospectively across 28 countries over a 3-month period in 2017. Indications for intervention were considered concordant if the intervention was performed or scheduled in symptomatic patients, corresponding to Class I recommendations specified in the 2012 European Society of Cardiology and in the 2014 American Heart Association/American College of Cardiology VHD guidelines. RESULTS: A total of 7247 patients (4483 hospitalized, 2764 outpatients) were included in 222 centers. Median age was 71 years (interquartile range, 62-80 years); 1917 patients (26.5%) were ≥80 years; and 3416 were female (47.1%). Severe native VHD was present in 5219 patients (72.0%): aortic stenosis in 2152 (41.2% of native VHD), aortic regurgitation in 279 (5.3%), mitral stenosis in 234 (4.5%), mitral regurgitation in 1114 (21.3%; primary in 746 and secondary in 368), multiple left-sided VHD in 1297 (24.9%), and right-sided VHD in 143 (2.7%). Two thousand twenty-eight patients (28.0%) had undergone previous valvular intervention. Intervention was performed in 37.0% and scheduled in 26.8% of patients with native VHD. The decision for intervention was concordant with Class I recommendations in symptomatic patients with severe single left-sided native VHD in 79.4% (95% CI, 77.1-81.6) for aortic stenosis, 77.6% (95% CI, 69.9-84.0) for aortic regurgitation, 68.5% (95% CI, 60.8-75.4) for mitral stenosis, and 71.0% (95% CI, 66.4-75.3) for primary mitral regurgitation. Valvular interventions were performed in 2150 patients during the survey; of them, 47.8% of patients with single left-sided native VHD were in New York Heart Association class III or IV. Transcatheter procedures were performed in 38.7% of patients with aortic stenosis and 16.7% of those with mitral regurgitation. CONCLUSIONS: Despite good concordance between Class I recommendations and practice in patients with aortic VHD, the suboptimal number in mitral VHD and late referral for valvular interventions suggest the need to improve further guideline implementation.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations587
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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