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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».