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Enregistrement W4380763366 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.15467

Abstract 15467: Bi-Leaflet Tricuspid Valve in Children With Hypoplastic Left Heart Syndrome is Rarely Incompetent, While Bi-Leaflet With a Cleft Results in Tricuspid Valve Regurgitation

2022· article· en· W4380763366 sur OpenAlexaff
sultan zamzami, T.M. Al-Lawati, Lily Lin, Martha Moran, Luke Eckersley, Darren H. Freed, D. Jonker, Mohammed Al Aklabi, Nee Scze Khoo

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRegurgitation (circulation)Leaflet (botany)Tricuspid valveHypoplastic left heart syndromeCardiologyInternal medicineHeart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Tricuspid valve (TV) regurgitation in Hypoplastic Left Heart Syndrome (HLHS) increases the risk of death/transplantation by 2 to 3 times. Abnormalities in TV annular shape, leaflets expansion and subvalve apparatus position, have been associated in HLHS with subsequent tricuspid regurgitation (TR). As TV morphological variation is increasingly recognized, its role on tricuspid valve function remains unknown. This study aims to describe and examine the relationship between the TV leaflet morphologies in HLHS and its association with TV repair. Methods: Cross sectional study of selected 38 “classic” HLHS patients from a prospective longitudinal 3DE study of HLHS TV. TV leaflet morphology from 3DE datasets were reviewed (S.Z and N.S.K) blinded to TR grade. We adapted a previously proposed nomenclature to describe the TV leaflets (Figure 1). Using the Chi-squared test, we compared the frequencies of TV morphological types of HLHS with mild or less TR (n = 23) vs. HLHS who had TV repair (n = 15) at latest follow up. Results: Incidence of TV morphological type is summarized in Figure 2. Bi-leaflet TV was the second most common, followed by bi-leaflet with a cleft. When comparing HLHS with mild or less TR vs. HLHS with TVR, only 1 of 9 bi-leaflet TV had subsequent TVR, while all bi-leaflet TV with a cleft, underwent TVR (p<0.05). Conclusion: HLHS has considerable TV leaflet variations with bi-leaflet TV being the second most common variation. While bi-leaflet TV is more likely to be found in a competent TV, those with a bi-leaflet TV with a cleft, all required TVR. Bi-leaflet TV with a cleft, warrants further study to assess its relationship and relative role with TVR.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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