Distribution of C‐arm projections in native and bioprosthetic aortic valves cusps: Implication for BASILICA procedures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to document aortic cusps fluoroscopic projections and their distributions using leaflet alignment which is a novel concept to optimize visualization of leaflets and for guiding BASILICA (bioprosthetic or native aortic scallop intentional laceration to prevent coronary artery obstruction) and determine whether these projections were feasible in catheter laboratory. BACKGROUND: Optimal fluoroscopic projections of aortic valve cusps have not been well described. METHODS: A total of 128 pre-transcatheter aortic valve replacement (pre-TAVR) computed tomographies (CT) (72 native valves and 56 bioprosthetic surgical valves) were analyzed. Using CT software (3Mensio, Pie medical imaging, the Netherlands), leaflet alignment was performed and the feasibility of these angles, which were defined as rate of obtainable with efforts (within LAO/RAO of 85° and CRA/CAU of 50°) were evaluated. RESULTS: High feasibility was seen in right coronary cusp (RCC) front view (100%) and left coronary cusp (LCC) side view (99.2%), followed by noncoronary cusp side view (95.3%). In contrast, low feasibility of RCC side view (7.8%) and LCC front view (47.6%) was observed. No statistical differences were seen between the distribution of native valves and bioprosthetic surgical valves. With patient/table tilt of 20°LAO and 10°CRA, the feasibility of RCC side view and LCC front view increased to 43.7 and 85.2%, respectively. CONCLUSION: Distributions of each cusp's leaflet alignment follows "sigmoid curve" which can provide better understanding of aortic valve cusp orientation in TAVR and BASILICA. RCC side view used in right cusp BASILICA is commonly unachievable in catheter laboratory and may improve with patient/table tilt.
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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 ».