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Enregistrement W3007088335 · doi:10.1161/jaha.119.015063

Mixed Valvular Disease Following Transcatheter Aortic Valve Replacement: Quantification and Systematic Differentiation Using Clinical Measurements and Image‐Based Patient‐Specific In Silico Modeling

2020· article· en· W3007088335 sur OpenAlexaff
Zahra Keshavarz‐Motamed, Seyedvahid Khodaei, Farhad R. Nezami, Junedh Amrute, Suk Joon Lee, Jonathan Brown, Eyal Ben–Assa, Tamara García Camarero, Javier Ruano Calvo, Stephanie Sellers, Philipp Blanke, Jonathon Leipsic, José M. de la Torre Hernández, Elazer R. Edelman

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésIn silicoValve replacementMedicineCardiologyvalvular heart diseaseInternal medicineRadiologyBiologyStenosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Mixed valvular disease (MVD), mitral regurgitation (MR) from pre‐existing disease in conjunction with paravalvular leak (PVL) following transcatheter aortic valve replacement (TAVR), is one of the most important stimuli for left ventricle (LV) dysfunction, associated with cardiac mortality. Despite the prevalence of MVD, the quantitative understanding of the interplay between pre‐existing MVD, PVL, LV, and post‐TAVR recovery is meager. Methods and Results We quantified the effects of MVD on valvular‐ventricular hemodynamics using an image‐based patient‐specific computational framework in 72 MVD patients. Doppler pressure was reduced by TAVR (mean, 77%; N=72; P <0.05), but it was not always accompanied by improvements in LV workload. TAVR had no effect on LV workload in 22 patients, and LV workload post‐TAVR significantly rose in 32 other patients. TAVR reduced LV workload in only 18 patients (25%). PVL significantly alters LV flow and increases shear stress on transcatheter aortic valve leaflets. It interacts with mitral inflow and elevates shear stresses on mitral valve and is one of the main contributors in worsening of MR post‐TAVR. MR worsened in 32 patients post‐TAVR and did not improve in 18 other patients. Conclusions PVL limits the benefit of TAVR by increasing LV load and worsening of MR and heart failure. Post‐TAVR, most MVD patients (75% of N=72; P <0.05) showed no improvements or even worsening of LV workload, whereas the majority of patients with PVL, but without that pre‐existing MR condition (60% of N=48; P <0.05), showed improvements in LV workload. MR and its exacerbation by PVL may hinder the success of TAVR.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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