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Enregistrement W3093003123 · doi:10.1159/000509857

Pre- and Post-Transcatheter Aortic Valve Replacement Serum Brain Natriuretic Peptide Levels and All-Cause Mortality

2020· article· en· W3093003123 sur OpenAlex
Gabby Elbaz‐Greener, Diab Ghanim, Fabio Kusniec, Asaf Rabin, Doron Sudarsky, Shemy Carasso, Tal Czeiger, Mirit Shoan-Dayan, Ali Sakhnini, Liza Grosman‐Rimon, Bradley H. Strauss, Harindra C. Wijeysundra, Offer Amir

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCardiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNatriuretic peptideInternal medicineCardiologyCohortValve replacementBrain natriuretic peptideAfterloadHeart failureStenosisVentricle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Risk stratification in patients post-transcatheter aortic valve replacement (TAVR) is limited to and is based on clinical judgment and surgical scoring systems. Serum natriuretic peptides are used for general risk stratification in patients with aortic stenosis, reflecting the increase in their afterload and thereby stressing the need for valve intervention. The objective of this study was to determine the predictive value of pre- and post-procedural serum brain natriuretic peptide (BNP) on 1-year all-cause mortality in patients who underwent TAVR. METHODS: In this population-based study, we included 148 TAVR patients treated at the Poriya Medical Center between June 1, 2015, and May 31, 2018. Routine blood samples for serum BNP levels (pg/mL) were taken just before the TAVR and 24 h post-TAVR. Our primary clinical outcome was defined as 1-year all-cause mortality. We used backward regression models and included all variables that had a p value <0.1 in the univariable analysis. A receiver-operating characteristic curve was calculated for the prediction of all-cause mortality by serum BNP levels using the median as the cut-off point. RESULTS: In this study cohort, BNP levels 24 h post-TAVR higher than the cohort median versus lower than the cohort median (387.5 pg/mL; IQR 195-817.6) were the strongest predictor of 1-year mortality (hazard ratio 9; 95% CI 2.72-30.16; p < 0.001). The statistically significant relationship was seen in the unadjusted regression model as well as after the adjustment for clinical variables. CONCLUSIONS: Serum BNP levels 24 h post-procedure were found to be a meaningful marker in predicting 1-year all-cause mortality in patients after TAVR procedure.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,310 · 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