Prediction for residual regurgitation after MitraClip for functional mitral regurgitation using leaflet coaptation index
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».