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Enregistrement W3083925556 · doi:10.1111/jocs.15008

Prediction for residual regurgitation after MitraClip for functional mitral regurgitation using leaflet coaptation index

2020· article· en· W3083925556 sur OpenAlexaff
Hunbo Shim, Morgan Harloff, Edward Percy, Sameer Hirji, Pinak Shah, Tsuyoshi Kaneko

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiac Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMitraClipMedicineCardiologyMitral regurgitationConfidence intervalOdds ratioInternal medicineFunctional mitral regurgitationRadiologyHeart failureEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given the recent growth in the number of MitraClip procedures in patients with functional mitral regurgitation (MR), there is interest in an echocardiographic index to predict technical success before intervention. We investigated the utility of a novel leaflet coaptation index (LCI) to predict outcomes after MitraClip in functional MR patients. METHODS: Forty consecutive patients with functional MR who underwent MitraClip were included. The LCI was defined as the coapted leaflet length divided by the anteroposterior diameter of the mitral annulus. The coapted leaflet length was calculated by separately tracing the total length of the mitral valve leaflets at early and end systole on transesophageal echocardiography. The primary endpoint was defined as residual MR ≥ moderate after MitraClip. RESULTS: The LCI was significantly associated with residual MR ≥ moderate (odds ratio, 0.827; 95% confidence interval, 0.696-0.982; p = .030) with the cut-off LCI value of 0.14 (sensitivity 70.4%, specificity 69.2%, c-statistic 0.815; p = .001). CONCLUSION: This novel index may be a useful adjunct that can be incorporated into the armamentarium of contemporary clinical performance risk prediction tools for MitraClip success.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
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)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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