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Enregistrement W3215467445 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.11924

Abstract 11924: Guiding Strategies in Tricuspid Edge-to-Edge Intervention

2021· article· en· W3215467445 sur OpenAlexaff
T. Ruf, Walid Ben Ali, Patrick Gerdes, Jaqueline G. da Rocha e Silva, Felix Kreidel, Alexander Tamm, Martin Geyer, Thomas Muenzel, Ralph Stephan von Bardeleben

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluoroscopyMedicineRegurgitation (circulation)RadiologyNuclear medicineCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Echocardiographical guiding gains further importance as transcatheter interventions for heart valve diseases advance. In transcatheter edge-to-edge repair for tricuspid regurgitation (TEER-TR), the use of transesophageal echocardiography (TEE) employing biplane imaging with views perpendicular to the inflow-outflow-view is suggested. However, robust data on echocardiographical guiding in this setting is lacking, as well as on the role of fluoroscopy settings. Hypothesis: The aim of the study was to evaluate different guiding-approaches and fluoroscopy settings in TEER-TR procedures. Methods: We retrospectively assessed the effect of different echocardiographical guiding strategies and fluoroscopy angulations on immediate TR reduction (ΔTR), and device time in the TEER-TR interventions. Echocardiographical guiding was rated using a new quality scoring system, MACES 3 . Results: From July 2016 to December 2019 a total of 190 cases of TEER-TR procedures were conducted. In all but 2, the procedure was successfully completed. Device deployment was achieved using transesophageal imaging in 65 cases (n[mid-esophageal]=47, (midE); n[deep-esophageal]=18, (deepE)), while live-MPR was employed 4 times. The transgastric en-face view (TG) constituted the grasping view 119 times (Fig. 1). The best imaging quality with the highest MACES 3 scores were observed in deepE and TG. MACES 3 scores significantly influenced the acute outcome. In cases of secondary TR, the use of TG was superior to other imaging in achieving a ΔTR of ≥ 2 grades. Both the use of TG and special fluoroscopy alignment significantly reduced the device time. Conclusions: TEER-TR can be effectively guided using different echocardiographic strategies. To strive for the best imaging quality clearly increases procedural success. Using the TG approach offers benefits in immediate procedural result and device time, with the latter further reduced using fluoroscopic alignment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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