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Enregistrement W3000710027 · doi:10.1016/j.jacc.2019.11.032

Extracellular Myocardial Volume in Patients With Aortic Stenosis

2020· article· en· W3000710027 sur OpenAlexafffund
Russell J. Everett, Thomas A. Treibel, Miho Fukui, Heesun Lee, Marzia Rigolli, Anvesha Singh, Petra Bijsterveld, Lionel Tastet, Tarique Al Musa, Laura E Dobson, Calvin Chin, Gabriella Captur, Sang Yong, Stephanie Wiesemann, Vanessa M. Ferreira, Stefan K. Piechnik, Jeanette Schulz‐Menger, Erik B. Schelbert, Marie‐Annick Clavel, David E. Newby, Saul Myerson, P. Pibarot, Sahmin Lee, João L. Cavalcante, Seung‐Pyo Lee, Gerry P McCann, John P. Greenwood, James Moon, Marc R. Dweck

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesSir Jules Thorn Charitable TrustCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchBarts CharityAcademy of Medical SciencesBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineDecompensationEjection fractionMyocardial fibrosisStenosisAortic valve stenosisAortic valve regurgitationAortic valveFibrosisHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Myocardial fibrosis is a key mechanism of left ventricular decompensation in aortic stenosis and can be quantified using cardiovascular magnetic resonance (CMR) measures such as extracellular volume fraction (ECV%). Outcomes following aortic valve intervention may be linked to the presence and extent of myocardial fibrosis. OBJECTIVES: This study sought to determine associations between ECV% and markers of left ventricular decompensation and post-intervention clinical outcomes. METHODS: Patients with severe aortic stenosis underwent CMR, including ECV% quantification using modified Look-Locker inversion recovery-based T1 mapping and late gadolinium enhancement before aortic valve intervention. A central core laboratory quantified CMR parameters. RESULTS: Four-hundred forty patients (age 70 ± 10 years, 59% male) from 10 international centers underwent CMR a median of 15 days (IQR: 4 to 58 days) before aortic valve intervention. ECV% did not vary by scanner manufacturer, magnetic field strength, or T1 mapping sequence (all p > 0.20). ECV% correlated with markers of left ventricular decompensation including left ventricular mass, left atrial volume, New York Heart Association functional class III/IV, late gadolinium enhancement, and lower left ventricular ejection fraction (p < 0.05 for all), the latter 2 associations being independent of all other clinical variables (p = 0.035 and p < 0.001). After a median of 3.8 years (IQR: 2.8 to 4.6 years) of follow-up, 52 patients had died, 14 from adjudicated cardiovascular causes. A progressive increase in all-cause mortality was seen across tertiles of ECV% (17.3, 31.6, and 52.7 deaths per 1,000 patient-years; log-rank test; p = 0.009). Not only was ECV% associated with cardiovascular mortality (p = 0.003), but it was also independently associated with all-cause mortality following adjustment for age, sex, ejection fraction, and late gadolinium enhancement (hazard ratio per percent increase in ECV%: 1.10; 95% confidence interval [1.02 to 1.19]; p = 0.013). CONCLUSIONS: In patients with severe aortic stenosis scheduled for aortic valve intervention, an increased ECV% is a measure of left ventricular decompensation and a powerful independent predictor of mortality.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations238
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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