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Enregistrement W4281488577 · doi:10.1093/ehjci/jeac089

Comprehensive myocardial characterization using cardiac magnetic resonance associates with outcomes in low gradient severe aortic stenosis

2022· article· en· W4281488577 sur OpenAlexafffund
Miho Fukui, Mohamed‐Salah Annabi, Vitor Emer Egypto Rosa, Henrique Barbosa Ribeiro, Larissa Stanberry, Marie‐Annick Clavel, Josep Rodés‐Cabau, Flávio Tarasoutchi, Erik B. Schelbert, Jutta Bergler‐Klein, Philipp E. Bartko, Carolina Donà, Julia Mascherbauer, Abdellaziz Dahou, Carlos Eduardo Rochitte, Philippe Pîbarot, João L. Cavalcante

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCardiologyMedicineEjection fractionInternal medicineStroke volumeHazard ratioStenosisHeart failureMagnetic resonance imagingProspective cohort studyRadiologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: This study sought to compare cardiac magnetic resonance (CMR) characteristics according to different flow/gradient patterns of aortic stenosis (AS) and to evaluate their prognostic value in patients with low-gradient AS. METHODS AND RESULTS: This international prospective multicentric study included 147 patients with low-gradient moderate to severe AS who underwent comprehensive CMR evaluation of left ventricular global longitudinal strain (LVGLS), extracellular volume fraction (ECV), and late gadolinium enhancement (LGE). All patients were classified as followings: classical low-flow low-gradient (LFLG) [mean gradient (MG) < 40 mmHg and left ventricular ejection fraction (LVEF) < 50%]; paradoxical LFLG [MG < 40 mmHg, LVEF ≥ 50%, and stroke volume index (SVi) < 35 ml/m2]; and normal-flow low-gradient (MG < 40 mmHg, LVEF ≥ 50%, and SVi ≥ 35 ml/m2). Patients with classical LFLG (n = 90) had more LV adverse remodelling including higher ECV, and higher LGE and volume, and worst LVGLS. Over a median follow-up of 2 years, 43 deaths and 48 composite outcomes of death or heart failure hospitalizations occurred. Risks of adverse events increased per tertile of LVGLS: hazard ratio (HR) = 1.50 [95% CI, 1.02-2.20]; P = 0.04 for mortality; HR = 1.45 [1.01-2.09]; P < 0.05 for composite outcome; per tertile of ECV, HR = 1.63 [1.07-2.49]; P = 0.02 for mortality; HR = 1.54 [1.02-2.33]; P = 0.04 for composite outcome. LGE presence also associated with higher mortality, HR = 2.27 [1.01-5.11]; P < 0.05 and composite outcome, HR = 3.00 [1.16-7.73]; P = 0.02. The risk of mortality and the composite outcome increased in proportion to the number of impaired components (i.e. LVGLS, ECV, and LGE) with multivariate adjustment. CONCLUSIONS: In this international prospective multicentric study of low-gradient AS, comprehensive CMR assessment provides independent prognostic value that is cumulative and incremental to clinical and echocardiographic characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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