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Enregistrement W3105980173 · doi:10.1016/j.jtcvs.2020.10.123

Why the categorization of indexed effective orifice area is not justified for the classification of prosthesis–patient mismatch

2020· article· en· W3105980173 sur OpenAlexaff
Michiel D. Vriesendorp, G. Michael Deeb, Michael J. Reardon, Bob Kiaii, Vinayak Bapat, Louis Labrousse, Vivek Rao, Joseph F. Sabik, Elizabeth Gearhart, Robert J.M. Klautz

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic and Cardiovascular Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensToronto General HospitalLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesMedtronic
Mots-clésCategorizationBody orificeProsthesisComputer scienceEngineering drawingArtificial intelligenceEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Although the impact of prosthesis-patient mismatch (PPM) on survival has been widely studied, there has been little debate about whether the current definition of PPM truly reflects hemodynamic obstruction. This study aimed to validate the categorization of indexed effective orifice area (EOAi) for the classification of PPM. METHODS: In total, 2171 patients who underwent aortic valve replacement with a surgical stented bioprosthesis in 5 trials (CoreValve US High-Risk, SURTAVI [Surgical Replacement and Transcatheter Aortic Valve Implantation Trial], Evolut Low Risk, PERIGON [PERIcardial SurGical AOrtic Valve ReplacemeNt] Pivotal Trial for the Avalus valve, and PERIGON Japan) were used for this analysis. The echocardiographic images at the 1-year follow-up visit were evaluated to explore the association between EOAi and mean aortic gradient and its interaction with other patient characteristics, including obesity. In addition, different criteria of PPM were compared with reflect elevated mean aortic gradients (≥20 mm Hg). RESULTS: A relatively smaller exponential decay in mean aortic gradient was found for increasing EOAi, as the slope on the log scale was -0.83 versus -2.5 in the publication from which the current cut-offs for PPM originate. The accuracy of the American Society of Echocardiography, Valve Academic Research Consortium-2, and European Association of Cardiovascular Imaging definitions of PPM to reflect elevated mean aortic gradients was 49%, 57%, and 57%, respectively. The relation between EOAi and mean aortic gradient was not significantly different between obese and non-obese patients (P = .20). CONCLUSIONS: The use of EOAi thresholds to classify patients with PPM is undermined by a less-pronounced exponential relationship between EOAi and mean aortic gradient than previously demonstrated. Moreover, recent adjustment for obesity in the definition of PPM is not supported by these data.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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