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Enregistrement W4210901166 · doi:10.3389/fcvm.2021.798949

Bicuspid Aortic Valve Stenosis: From Pathophysiological Mechanism, Imaging Diagnosis, to Clinical Treatment Methods

2022· review· en· W4210901166 sur OpenAlexaff
Nils Perrin, Réda Ibrahim, Nicolas Dürrleman, Arsène Basmadjian, Lionel Leroux, Philippe Demers, Thomas Modine, Walid Ben Ali

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesHôpitaux Universitaires de GenèveSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBicuspid aortic valveMedicineCardiologyStenosisInternal medicineRegurgitation (circulation)PathophysiologyObservational studyBicuspid valveAortic valve stenosisRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bicuspid aortic valve (BAV) is the most frequent congenital anomaly and has a natural evolution toward aortic regurgitation or stenosis due to the asymmetrical valve function associated with an evolutive ascending aortopathy. Several BAV classifications exist describing the presence and number of raphe, amount and location of calcium, and the symmetry of the functional cusps. The impact of BAV morphology on transcatheter aortic valve implantation (TAVI) outcomes still remains little investigated. Pivotal randomized trials comparing TAVI with surgery have excluded BAV until yet. However, data from registries and observational studies including highly selected patients have shown promising results of TAVI in BAV. With this review, we aimed at describing anatomical and pathophysiological characteristics of BAV, discussing the main aspects to assess diagnostic imaging modalities, and giving an overview of TAVI outcomes and technical considerations specific to BAV morphology.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,366 · 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
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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