Bicuspid aortic valve disease is associated with abnormal wall shear stress, viscous energy loss, and pressure drop within the ascending thoracic aorta
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Bicuspid aortic valve (BAV) disease has significant gaps in its clinical management practices. To highlight the potential utility of advanced hemodynamic biomarkers in strengthening BAV assessment, we used 4-dimentional flow magnetic resonance imaging to investigate altered hemodynamics in the ascending aorta (AAo).A total of 32 healthy controls and 53 age-matched BAV patients underwent cardiac magnetic resonance imaging at 3T, with cine imaging and 4D-flow. Analysis planes were placed along 3D-segmented aortas at the left ventricular outflow tract (LVOT), sinuses of Valsalva, mid-ascending aorta (MAA), and proximal to the first aortic branch. Locations were analyzed for aortic diameter (normalized to body surface area), pressure drop (PD), viscous energy loss (EL), and wall shear stress (WSS) sub-vectors (axial wall shear stress, circumferential wall shear stress [WSSC], magnitude wall shear stress). Student's t tests, or non-parametric equivalents, compared parameters between cohorts. Univariable and multivariable analyses explored the associations of AAo diameter with hemodynamics within the BAV cohort.Compared to control cohort, BAV patients showed significantly greater PD (MAA: 9.5 ± 8.0 vs 2.8 ± 2.4 mm Hg; P < .01), EL (from LVOT-AA1: 7.39 ± 4.57 mW vs 2.90 ± 1.07 mW; P < .01), and WSSC (MAA: 0.3 ± 0.1 vs 0.2 ± 0.06 Pa; P ≤ .01) throughout the AAo. Correlational analyses revealed an inverse association between AAo diameter and both magnitude wall shear stress and axial wall shear stress.BAV patients exhibited increased PD, EL, and WSSC in the AAo, and an inverse association between AAo diameter and WSS sub-vectors. This demonstrated the impact of PD, EL, and WSS in BAV disease and the importance of altered hemodynamics in aortic remodelling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».