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Enregistrement W4308029396 · doi:10.1016/j.shj.2022.100102

Clinical Research on Transcatheter Aortic Valve Replacement for Bicuspid Aortic Valve Disease: Principles, Challenges, and an Agenda for the Future

2022· review· en· W4308029396 sur OpenAlexaff
Yousif Ahmad, Mahesh V. Madhavan, Suzanne J. Baron, John K. Forrest, Michael A. Borger, Jonathon Leipsic, João L. Cavalcante, Dee Dee Wang, Patrick M. McCarthy, Molly Szerlip, Samir Kapadia, Raj Makkar, Michael J. Mack, Martin B. Leon, David J. Cohen

Notice bibliographique

RevueStructural Heart · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteBoston Scientific CorporationNational Institutes of HealthAbiomedIrving Medical Center, Columbia UniversityEdwards Lifesciences
Mots-clésBicuspid aortic valveValve replacementMedicineObservational studyRandomized controlled trialClinical trialvalvular heart diseaseAortic valve replacementPopulationMultidisciplinary approachClinical equipoiseAortic valveIntensive care medicineHeart valveCardiologyInternal medicineStenosisPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bicuspid aortic valve disease (BAVD) is present in up to half of all patients referred for surgical aortic valve replacement (SAVR) yet was an exclusion criterion for all randomized controlled trials (RCTs) comparing transcatheter aortic valve replacement (TAVR) to SAVR. Nonetheless, approximately 10% of patients currently treated with TAVR have BAVD and available observational data for performing TAVR in these patients are limited by selection bias. Many in the cardiovascular community have advocated for RCTs in this population, but none have been performed. The Heart Valve Collaboratory (HVC) is a multidisciplinary community of stakeholders with the aim of creating significant advances in valvular heart disease by stimulating clinical research, engaging in educational activities, and advancing regulatory science. In December 2020, the HVC hosted a Global Multidisciplinary workshop involving over 100 international experts in the field. Following this 2-day symposium, working groups with varied expertise were convened to discuss BAVD, including the need for and design of RCTs. This review, conducted under the auspices of the HVC, summarizes available data and knowledge gaps regarding procedural therapy for BAVD, outlining specific challenges for trials in this population. We also propose several potential studies that could be performed and discuss respective strengths and weaknesses of each approach. Finally, we present a roadmap for future directions in clinical research in TAVR for BAVD with an emphasis both on RCTs and also prospective registries focused on disease phenotyping to develop parameters and risk scores that could ultimately be applied to patients to inform clinical decision-making.

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)0,137
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1370,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0120,030
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0160,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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