Catheter-Induced Postextrasystolic Potentiation in the Assessment of Severity of Low-Gradient Aortic Valve Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deciphering which patients with low-gradient aortic valve disease have severe stenosis can be difficult. We aimed to correlate the postextrasystolic potentiation (PESP) with dobutamine stress echocardiography and multidetector computed tomography in patients with low-gradient aortic valve stenosis. Methods: Patients with an aortic valve area ≤1 cm 2 and a mean gradient <40 mm Hg were included. Aortic valve stenosis severity was assessed by a core lab with dobutamine stress echocardiography, followed by a multidetector computed tomography aortic valve score if indeterminate. A premature ventricular contraction was induced by intentional catheter contact with the myocardium within the left ventricle. PESP was calculated as a percent change of pre-to-post mean gradient. Multidetector computed tomography was used to measure the aortic valve calcification score, and subsequently, aortic valve calcification density. Results: Twenty-eight patients (age, 77±10 years; 19 female) were included. Dobutamine stress echocardiography increased mean gradient from baseline of 25±7 mm Hg to 36±11 mm Hg; pre-premature ventricular contraction mean gradient was 25±7 mm Hg and increased to post-premature ventricular contraction mean gradient of 32±10 mm Hg, representing a PESP of 24±11%. A ≥20% in PESP resulted in 100% sensitivity, 77% specificity, 83% positive predictive value, and 100% negative predictive value for diagnosing severe aortic valve stenosis. There was a significant correlation between PESP and projected aortic valve area and aortic valve calcification density (R=−0.64, P =0.0003; R=0.057, P =0.014, respectively). Conclusions: In patients with low-gradient aortic valve stenosis, catheter-induced premature ventricular contractions during cardiac catheterization causing ≥20% PESP has a 100% sensitivity for severe aortic valve stenosis. Validation of this 20% cutoff in larger groups with correlation to clinical end points is required.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».