Is there a role for biomarkers in asymptomatic severe chronic primary mitral regurgitation?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Chronic primary mitral regurgitation (MR) is a common heart valve disease with a rising prevalence with the aging populations worldwide. The timing of surgical intervention in patients who have severe MR but remain asymptomatic is often debated. Herein we synthesize the latest American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) and European Society of Cardiology/ European Association for Cardio-Thoracic Surgery (ESC/EACTS) heart valve guidelines in such patients and illustrate how circulating and/or imaging biomarkers can be used to help refine decision making algorithms. RECENT FINDINGS: The approach to decision making and strength of guideline recommendations in patients with asymptomatic stage C1 (left ventricular ejection fraction [LVEF] > 60% and left ventricular end systolic dimension [LVESD] < 40 mm) and stage C2 disease (LVEF ≤ 60% and/or LVESD ≥ 40 mm) are reviewed. While surgical intervention is clearly indicated in patients with stage C2 disease, a multifaceted approach that integrates repairability, expertise, sub-clinical evidence of left ventricular (LV) dysfunction, and patient preferences is required to identify the optimal approach to surveillance vs. surgery. The role of imaging (3D echocardiography, contrast echocardiography, left ventricular global longitudinal strain, and cardiovascular magnetic resonance imaging [CMR]) and circulating (natriuretic peptides) biomarkers in decision making is also reviewed. SUMMARY: The decision making around timing of intervention in chronic primary MR requires a personalized approach that is based on accurate assessments of severity of MR, LV dimensions, LV function, valve morphology/repairability, surgeon and center expertise, and patient wishes. Biomarkers hold promise in refining 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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».