Late gestation predictors of a postnatal biventricular circulation after fetal aortic valvuloplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fetal aortic valvuloplasty (FAV) for severe aortic stenosis (AS) has shown promise in averting progression to hypoplastic left heart syndrome. After FAV, predicting which fetuses will achieve a biventricular (BiV) circulation after birth remains challenging. Identifying predictors of postnatal circulation on late gestation echocardiography will improve parental counseling. METHODS: Liveborn patients who underwent FAV and had late gestation echocardiography available were included (2000-2017, n = 96). Multivariable logistic regression and classification and regression tree analysis were utilized to identify independent predictors of BiV circulation. RESULTS: Among 96 fetuses, 50 (52.1%) had BiV circulation at the time of neonatal discharge. In multivariable analysis, independent predictors of biventricular circulation included left ventricular (LV) long axis z-score (OR 3.2, 95% CI 1.8-5.7, p < 0.001), LV ejection fraction (OR 1.3, 95% CI 1.0-1.8, p = 0.023), anterograde aortic arch flow (OR 5.0, 95% CI 1.2-20.4, p = 0.024), and bidirectional or right-to-left foramen ovale flow (OR 4.6, 95% CI 1.4-15.8, p = 0.015). CONCLUSION: Several anatomic and physiologic parameters in late gestation were found to be independent predictors of BiV circulation after FAV. Identifying these predictors adds to our understanding of LV growth and hemodynamics after FAV and may improve parental counseling.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».