Clinical Research on Transcatheter Aortic Valve Replacement for Bicuspid Aortic Valve Disease: Principles, Challenges, and an Agenda for the Future
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle