Procedural, pregnancy, and short‐term outcomes after fetal aortic valvuloplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to evaluate the effect of technical aspects of fetal aortic valvuloplasty (FAV) on procedural risks and pregnancy outcomes. BACKGROUND: FAV is performed in cases of severe mid-gestation aortic stenosis with the goal of preventing hypoplastic left heart syndrome (HLHS). METHODS: The International Fetal Cardiac Intervention Registry was queried for fetuses who underwent FAV from 2002 to 2018, excluding one high-volume center. RESULTS: The 108 fetuses had an attempted cardiac puncture (mean gestational age [GA] 26.1 ± 3.3 weeks). 83.3% of attempted interventions were technically successful (increased forward flow/new aortic insufficiency). The interventional cannula was larger than 19 g in 70.4%. More than one cardiac puncture was performed in 25.0%. Intraprocedural complications occurred in 48.1%, including bradycardia (34.1%), pericardial (22.2%) or pleural effusion (2.7%) requiring drainage, and balloon rupture (5.6%). Death within 48 hr occurred in 16.7% of fetuses. Of the 81 patients born alive, 59 were discharged home, 34 of whom had biventricular circulation. More than one cardiac puncture was associated with higher complication rates (p < .001). Larger cannula size was associated with higher pericardial effusion rates (p = .044). On multivariate analysis, technical success (odds ratio [OR] = 10.9, 95% confidence interval [CI] = 2.2-53.5, p = .003) and later GA at intervention (OR = 1.5, 95% CI = 1.2-1.9, p = .002) were associated with increased odds of live birth. CONCLUSIONS: FAV is an often successful but high-risk procedure. Multiple cardiac punctures are associated with increased complication and fetal mortality rates. Later GA at intervention and technical success were independently associated with increased odds of live birth. However, performing the procedure later in gestation may miss the window to prevent progression to HLHS.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».