Computed Tomography Aortic Valve Calcium Scoring in Patients With Bicuspid Aortic Valve Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sex-specific thresholds of computed tomography (CT)-derived aortic valve calcification (AVC) or AVC density (AVCd) to identify severe aortic stenosis (AS) have been established in populations that consisted mainly of Caucasians with a tricuspid aortic valve. The objective of this study was to evaluate the accuracy (i.e., sensitivity and specificity) of previously established thresholds to identify severe AS in patients with bicuspid aortic valve (BAV) and according to ethnicity: Caucasian vs. Asian. Methods: We built a multicenter registry of echocardiographic and CT data collected in BAV patients with at least mild AS and preserved left ventricular ejection fraction from 7 different centers. Anatomic severity of AS obtained by CT-derived AVC and AVCd was compared to hemodynamic severity of AS obtained by echocardiography. Results: (Se/Spe = 86/80%) for AVCd. Conclusions: The optimal thresholds to identify hemodynamically severe AS in BAV patients are similar in Caucasians but appear to be higher in Asian men, compared with thresholds previously reported in tricuspid aortic valve patients. Nonetheless, the thresholds currently proposed in the guidelines have good accuracy and can be applied in BAV patients to confirm AS severity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».