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Enregistrement W4311616659 · doi:10.14740/cr1436

High Prevalence of Cardiac Amyloidosis in Clinically Significant Aortic Stenosis: A Meta-Analysis

2022· article· en· W4311616659 sur OpenAlexvenueno aff
Samiullah Arshad, Ythan Goldberg, Huzefa Bhopalwala, Nakeya Dewaswala, Nicholas S. Miceli, Emma J. Birks, Gaurang Vaidya

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCardiologyCardiac amyloidosisStenosisInterventricular septumLeft bundle branch blockTransthyretinAmyloidosisConcomitantHeart failureVentricle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is growing evidence of coexistence of aortic stenosis (AS) and transthyretin cardiac amyloidosis (CA). Not screening AS patients at the time of hospital/clinic visit for CA represents a lost opportunity. Methods: We surveyed studies that reported the prevalence of CA among AS patients. Studies that compared patients with aortic stenosis with cardiac amyloidosis (AS-CA) and AS alone were further analyzed, and meta-regression was performed. Results: We identified nine studies with 1,321 patients of AS, of which 131 patients had concomitant CA, with a prevalence of 11%. When compared to AS-alone, the patients with AS-CA were older, more likely to be males, had higher prevalence of carpal tunnel syndrome, right bundle branch block. On echocardiogram, patients with AS-CA had thicker interventricular septum, higher left ventricular mass index (LVMI), lower myocardial contraction fraction, and lower stroke volume index. Classical low-flow low-gradient (LFLG) physiology was more common among patients with AS-CA. Patients with AS-CA had higher all-cause mortality than patients with AS alone (33% vs. 22%, P = 0.02) in a follow-up period of at least 1 year. Conclusions: CA has a high prevalence in patients with AS and is associated with worse clinical, imaging, and biochemical parameters than patients with AS alone.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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