Pre- and Post-Transcatheter Aortic Valve Replacement Serum Brain Natriuretic Peptide Levels and All-Cause Mortality
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».