Computed tomography‐derived membranous septum length as predictor of conduction abnormalities and permanent pacemaker implantation after TAVI: A meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Permanent pacemaker implantation (PPI) after transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is associated with higher risk of mortality and rehospitalization for heart failure. Efforts to prevent conduction abnormalities (CA) requiring PPI after TAVI should be made. The membranous septum (MS) length and its interaction with implantation depth (ID-ΔMSID) could provide useful information about the risk of CA/PPI following TAVI. OBJECTIVES: To identify MS length and ΔMSID as predictors of CA/PPI following TAVI. METHODS: Study-level meta-analysis of studies published by September 30, 2022. RESULTS: Eighteen studies met our eligibility including 5740 patients. Shorter MS length was associated with a significantly higher risk of CA/PPI (per 1 mm decrease: odds ratio [OR] 1.60, 95% confidence interval [CI] 1.28-1.99, p < 0.001). Similarly, lower ΔMSID was associated with a significantly higher risk of CA/PPI (per 1 mm decrease: OR 1.75, 95% CI 1.32-2.31, p < 0.001). Meta-regression analyses revealed a statistically significant modulation of the effect of shorter MS length and lower ΔMSID on the outcome (CA/PPI) by balloon postdilatation (positive regression coefficients with p < 0.001); with increasing use of balloon postdilatation, the effect of shorter MS length and lower ΔMSID on the outcome increased. MS length and ΔMSID demonstrated excellent discriminative abilities, with diagnostic ORs equaling 9.49 (95% CI 4.73-19.06), and 7.19 (95% CI 3.31-15.60), respectively. CONCLUSION: Considering that short MS length and low ΔMSID are associated with higher risk of CA and PPI, we should include measurement of MS length in the pre-TAVI planning with MDCT and try to establish optimal ID values before the procedure to avoid CA/PPI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».