Fetal Cardiac Intervention for Pulmonary Atresia with Intact Ventricular Septum: International Fetal Cardiac Intervention Registry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Invasive fetal cardiac intervention (FCI) for pulmonary atresia with intact ventricular septum (PAIVS) and critical pulmonary stenosis (PS) has been performed with small single-institution series reporting technical and physiological success. We present the first multicenter experience. OBJECTIVES: Describe fetal and maternal characteristics of those being evaluated for FCI, including pregnancy/neonatal outcome data using the International Fetal Cardiac Intervention Registry (IFCIR). METHODS: We queried the IFCIR for PAIVS/PS cases evaluated from January 2001 to April 2018 and reviewed maternal/fetal characteristics, procedural details, pregnancy and neonatal outcomes. Data were analyzed using standard descriptive statistics. RESULTS: Of the 84 maternal/fetal dyads in the registry, 58 underwent pulmonary valvuloplasty at a median gestational age of 26.1 (21.9-31.0) weeks. Characteristics of fetuses undergoing FCI varied in terms of tricuspid valve (TV) size, TV regurgitation, and pulmonary valve patency. There were fetal complications in 55% of cases, including 7 deaths and 2 delayed fetal losses. Among those who underwent successful FCI, the absolute measurement of the TV increased by 0.32 (±0.17) mm/week from intervention to birth. Among 60 liveborn with known outcome, there was a higher percentage having a biventricular circulation following successful FCI (87 vs. 43%). CONCLUSIONS: Our data suggest a possible benefit to fetal therapy for PAIVS/PS, though rates of technically unsuccessful procedures and procedure-related complications, including fetal loss were substantial. FCI criteria are extremely variable, making direct comparison to nonintervention patients challenging and potentially biased. More uniform FCI criteria for fetuses with PAIVS/PS are needed to avoid unnecessary procedures, expose only fetuses most likely to sustain a benefit, and to enable comparisons to be made with nonintervention patients.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».