Three-dimensional printing for assessment of paravalvular leak in transcatheter aortic valve implantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Three-dimensional (3D) models have the unique ability to replicate individualized cardiac anatomy and may therefore provide clinical benefit. Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) currently relies on preoperative imaging for accurate valve sizing, type of valve used, and avoidance of complications. Three-dimensional (3D) modelling may provide benefit for optimal preoperative TAVI planning. The goal of this study is to assess the utility of 3D modelling in the prediction of paravalvular leak (PVL) post TAVI. METHODS: Retrospective analysis of five patients who underwent TAVI at our center. Pre-operative cardiac gated CT images were utilized to create a 3D printed model with true size aortic root dimensions, including the coronary artery ostium location and left ventricular outflow tract. Deployment of the corresponding model and size TAVI valve into the created 3D model at a similar depth of implantation via fluoroscopy was performed for each patient. Degree of PVL was assessed using a closed system with water infusion under pressure over a duration of 5 s. Correlation was made between the volume obtained in the closed loop model during the pressurized period and the degree of PVL reported on the patients post TAVI placement on transthoracic echocardiogram. RESULTS: One female, and four males (age in years ranged from 68 to 87) underwent successful TAVI (0% 30-day mortality). PVL on post procedure TTE ranged from none to trivial. Successful deployment of TAVI valves inside the 3D model occurred in all cases. The average volume of water collected on three trials over 5 s ranged between 19.1-24.1 ml A multivariate linear regression showed significant association between the degree of PVL reported on post-operative transthoracic echocardiogram and the amount of volume detected in the 3D model (difference: -3.9657, 95% CI: (- 4.6761,-3.2554), p < 0.001). CONCLUSIONS: Our experiments show that replicated 3D models have potential clinical utilization in predicting PVL in the TAVI population. Future research into the role of 3D modelling in the field of TAVI should continue to be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».