Atrial Dysfunction in Significant Atrial Functional Mitral Regurgitation: Phenotypes and Prognostic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial functional mitral regurgitation (AFMR) is associated with increased morbidity and mortality. Left atrial (LA) size and function in AFMR are poorly characterized. We aimed to assess LA function by reservoir strain (LASr) and estimated reservoir work (LAWr) and their impact on outcome in AFMR. Methods: Consecutive patients at our institution between 2001 and 2019 and with significant (moderate or greater) AFMR were examined. LAWr was estimated as LASr×LA reservoir volume, and patients were grouped by median LASr and LAWr. Outcomes were all-cause death or heart failure hospitalizations. Results: Five hundred fifteen AFMR patients were followed up for 5 (1–17) years. Patients had previously documented atrial fibrillation (AF; 37%), heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) without AF (24%), or both (HFpEF+AF, 39%). LA volume was largest in AF, while LA function parameters were most impaired in the combined HFpEF+AF group. During follow-up, patients with low LASr or LAWr had higher risk of death ( P <0.001) and heart failure hospitalization ( P <0.05). In Cox regression analyses, low LASr and LAWr, but not LA volume or left ventricular function, were associated with a higher risk of death (LASr: hazard ratio, 2.3 [95% CI, 1.6–3.5]; LAWr: hazard ratio, 3.4 [95% CI, 2.4–4.9]; both P <0.001) after adjustment for clinical and echocardiographic confounders. Low LASr and LAWr were strongest associated with death in HFpEF and HFpEF+AF. Conclusions: LA reservoir function but not LA size is a robust predictor of outcome in significant AFMR. This provides mechanistic insights into the interplay of functional versus geometric LA changes in AFMR.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».