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Enregistrement W3112345872 · doi:10.1002/jcu.23063

First phase ejection fraction in aortic stenosis: A useful new measure of early left ventricular systolic dysfunction

2021· review· en· W3112345872 sur OpenAlexaff
Sahrai Saeed, Haotian Gu, Ronak Rajani, Phil Chowienczyk, John B. Chambers

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Ultrasound · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineEjection fractionSystoleStenosisAsymptomaticDiastoleFibrosisBlood pressureHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In aortic stenosis (AS), a left ventricular (LV) ejection fraction (EF) <50% or symptoms are class I indications for aortic valve intervention. However, an EF <50% may be too conservative since subendocardial fibrosis may already have developed. An earlier marker of LV systolic dysfunction is therefore needed and first phase EF (EF1) is a promising new candidate. It is the EF measured over early systole to the point of maximum transaortic blood flow. It may be low in the presence of preserved total LV EF since the heart may compensate by recruiting myosin motors in later systole. The EF1 is inversely related to the grade of AS and directly related to markers of subendocardial fibrosis like late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance scanning. A reduced EF1 (<25%) predicts adverse clinical events better that total EF and global longitudinal strain. We suggest that it is worth exploring as an indication for surgery in patients with asymptomatic severe 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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