Early Detection of Risk of Neo-Sinus Blood Stasis Post-Transcatheter Aortic Valve Replacement Using Personalized Hemodynamic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the demonstrated benefits of transcatheter aortic valve replacement (TAVR), subclinical leaflet thrombosis and hypoattenuated leaflet thickening are commonly seen as initial indications of decreased valve durability and augmented risk of transient ischemic attack. Methods: We developed a multiscale patient-specific computational framework to quantify metrics of global circulatory function, metrics of global cardiac function, and local cardiac fluid dynamics of the aortic root and coronary arteries. Results: Based on our findings, TAVR might be associated with a high risk of blood stagnation in the neo-sinus region due to the lack of sufficient blood flow washout during the diastole phase (e.g., maximum blood stasis volume increased by 13, 8, and 2.7 fold in the left coronary cusp, right coronary cusp, and noncoronary cusp, respectively [N = 26]). Moreover, in some patients, TAVR might not be associated with left ventricle load relief (e.g., left ventricle load reduced only by 1.2 % [N = 26]) and diastolic coronary flow improvement (e.g., maximum coronary flow reduced by 4.94%, 15.05%, and 23.59% in the left anterior descending, left circumflex coronary artery, and right coronary artery, respectively, [N = 26]). Conclusions: The transvalvular pressure gradient amelioration after TAVR might not translate into adequate sinus blood washout, optimal coronary flow, and reduced cardiac stress. Noninvasive personalized computational modeling can facilitate the determination of the most effective revascularization strategy pre-TAVR and monitor leaflet thrombosis and coronary plaque progression post-TAVR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».