Role of speckle tracking echocardiography to predict LV dysfunction post mitral valve replacement surgery for severe mitral regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite improvement in the surgical procedure and strictly following the guidelines for mitral valve replacement (MVR), left ventricular dysfunction still occurs. Novel echocardiographic indices can predict development of LV (left ventricle) dysfunction post MVR. LV-GLS (global longitudinal strain) derived from speckle tracking echocardiography, has been proposed as a novel measure to better depict latent LV dysfunction. Methods: A total of 100 patients with severe MR (mitral regurgitation) planned for MVR were included. Speckle tracking echocardiography was performed at baseline and at follow up post MVR. ROC (Receiver operating characteristics) curve was plotted to derive the cutoff value of LV-GLS for prediction of LV dysfunction post MVR. Univariate and multi variate regression was analyzed to predict the independent predictors of LV dysfunction after MVR. Results: LV-GLS was decreased from baseline data (-19.9 vs. -17.7) in patients with LVEF <50% after MVR compared to patients with LVEF≥ 50%. Baseline value of LVESD (35.36 mm vs. 28.23 mm) and LVEDD (49.33 mm vs. 45.10 mm) were significantly higher in patients with LVEF<50% compared to LVEF ≥50% at 3 months follow up. A cutoff value of GLS -19% with sensitivity of 80.3% and specificity of 75.7% was associated in patients with LV dysfunction after MVR. In multivariate regression model GLS < -19% (OR = 21.8, CI:6.61-82.4, P=<0.001) was an independent predictor of LV dysfunction post MVR. Conclusion: A GLS value of less than -19% was demonstrated as an independent predictor of short term LV dysfunction after mitral valve surgery, LVESD ≥40 mm was also verified additional parameter to predict the LV dysfunction post MVR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».