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Enregistrement W3108376902 · doi:10.3389/fcvm.2020.570689

Multimodality Imaging for Discordant Low-Gradient Aortic Stenosis: Assessing the Valve and the Myocardium

2020· review· en· W3108376902 sur OpenAlexaff
Ezéquiel Guzzetti, Mohamed‐Salah Annabi, Philippe Pîbarot, Marie‐Annick Clavel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineStenosisMagnetic resonance imagingGrading (engineering)Aortic valve stenosisRadiologyPositron emission tomographyAortic valve replacementAfterloadAortic valvevalvular heart diseaseHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aortic stenosis (AS) is a disease of the valve and the myocardium. A correct assessment of the valve disease severity is key to define the need for aortic valve replacement (AVR), but a better understanding of the myocardial consequences of the increased afterload is paramount to optimize the timing of the intervention. Transthoracic echocardiography remains the cornerstone of AS assessment, as it is universally available, and it allows a comprehensive structural and hemodynamic evaluation of both the aortic valve and the rest of the heart. However, it may not be sufficient as a significant proportion of patients with severe AS presents with discordant grading (i.e., an AVA ≤ 1 cm 2 and a mean gradient <40 mmHg) which raises uncertainty about the true severity of AS and the need for AVR. Several imaging modalities (transesophageal or stress echocardiography, computed tomography, cardiovascular magnetic resonance, positron emission tomography) exist that allow a detailed assessment of the stenotic aortic valve and the myocardial remodeling response. This review aims to provide an updated overview of these multimodality imaging techniques and seeks to highlight a practical approach to help clinical decision making in the challenging group of patients with discordant low-gradient AS.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,013
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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