Prospective Assessment of Coronary Artery Flows Before and After Cardiopulmonary Bypass in Children With a Spectrum of Congenital Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Normative data for the effect of cardiopulmonary bypass (CPB) on coronary artery Doppler velocities by transesophageal echocardiography in paediatric patients with congenital heart disease (CHD) are lacking. The objective of the study was to prospectively examine the effects of CPB on coronary artery flow patterns by transesophageal echocardiography before and after CPB in children with CHD. Methods All cases undergoing CHD surgery at the Hospital for Sick Children, Toronto, were eligible. The excluded cases included Norwood operation, heart transplantation, or weight <2.5 kg. Coronary Dopplers and coronary flow reserve (CFR) for the right coronary artery (RCA) and left anterior descending (LAD) were obtained. Multivariable analyses using linear regression models were performed, adjusted for age and cross-clamp time. Results From May 2017 to June 2018, 69 children (median age at surgery: 0.7 years, interquartile range [IQR]: 0.4-3.7 years; median weight: 7.4 kg, IQR: 5.8-13.3 kg) were included. They were grouped into shunt lesions (N = 26), obstructive lesions (N = 26), transposition of the great arteries (N = 5), and single ventricle (N = 12). N = 39 (57%) were primary repairs, and 56 (81%) had 1 CPB run. For RCA and LAD peak velocities, there was an increase from pre- to post-CPB in RCA peak 39 cm/s (IQR: 30-54 cm/s) to 65 cm/s (IQR: 47-81 cm/s), P < 0.001, mean CFR 1.52 (IQR: 1.25-1.81), and LAD peak 49 cm/s (IQR: 39-60 cm/s) to 70 cm/s (IQR: 52-90 cm/s), P < 0.001, mean CFR 1.48 (IQR: 1.14-1.77). Conclusions Coronary flow velocities increase from pre- to post-CPB in congenital heart lesions. CFR is consistent across all lesions but is relatively low compared with the adult population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».