Challenges in the diagnosis and management of valve disease: the case for the specialist valve clinic
Notice bibliographique
Résumé
Valvular heart disease (VHD) is responsible for a major societal and economic burden. Incidence and prevalence of VHD are high and increase as the population ages, creating the next epidemic. In Western countries, the etiology is mostly degenerative or functional disease and strikes an elderly population with multiple comorbidities. Epidemiological studies have shown that VHD is commonly underdiagnosed, leading to patients presenting late in their disease course, to an excess risk of mortality and morbidity and to a missed opportunity for intervention. Once diagnosed, VHD is often undertreated with patients unduly denied intervention, the only available curative treatment. This gap between current recommendations and clinical practice and the marked under-treatment is at least partially related to poor knowledge of current National and International Societies Guidelines. Development of a valvular heart team involving multidisciplinary valve specialists including clinicians, imaging specialists, interventional cardiologists and surgeons is expected to fill these gaps and to offer an integrated care addressing all issues of patient management from evaluation, risk-assessment, decision-making and performance of state-of-the-art surgical and transcatheter interventions. The valvular heart team will select the right treatment for the right patient, improving cost-effectiveness and ultimately patients' outcomes.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».