Reducing Long‐Term Mortality Post Transcatheter Aortic Valve Replacement Requires Systemic Differentiation of Patient‐Specific Coronary Hemodynamics
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the proven benefits of transcatheter aortic valve replacement (TAVR) and its recent expansion toward the whole risk spectrum, coronary artery disease is present in more than half of the candidates for TAVR. Many previous studies do not focus on the longer-term impact of TAVR on coronary arteries, and hemodynamic changes to the circulatory system in response to the anatomical changes caused by TAVR are not fully understood. Methods and Results We developed a multiscale patient-specific computational framework to examine the effect of TAVR on coronary and cardiac hemodynamics noninvasively. Based on our findings, TAVR might have an adverse impact on coronary hemodynamics due to the lack of sufficient coronary blood flow during diastole phase (eg, maximum coronary flow rate reduced by 8.98%, 16.83%, and 22.73% in the left anterior descending, left circumflex coronary artery, and right coronary artery, respectively [N=31]). Moreover, TAVR may increase the left ventricle workload (eg, left ventricle workload increased by 2.52% [N=31]) and decrease the coronary wall shear stress (eg, maximum time averaged wall shear stress reduced by 9.47%, 7.75%, 6.94%, 8.07%, and 6.28% for bifurcation, left main coronary artery, left anterior descending, left circumflex coronary artery, and right coronary artery branches, respectively). Conclusions The transvalvular pressure gradient relief after TAVR might not result in coronary flow improvement and reduced cardiac load. Optimal revascularization strategy pre-TAVR and progression of coronary artery disease after TAVR could be determined by noninvasive personalized computational modeling.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».