ADVANTAGES AND DISADVANTAGES OF HEART VALVE PROSTHESES WITH FLEXIBLE SUPPORTING FRAME COMPARED WITH THE CLASSIC STENTED PROSTHESES: EVALUATION OF THE HYDRODYNAMIC INDICATORS OF THE “UNILINE” AND “TIARA” BIOPROSTHESES
Notice bibliographique
Résumé
Highlights The «TiAra» bioprosthetic heart valves have better hemodynamic characteristics, such as higher effective orifice area and a lower mean pressure gradient. The «UniLine» bioprosthetic heart valve demonstrated better closing dynamic, expressed in a smaller regurgitation volume. Aim. To assess hydrodynamic characteristics of the «TiAra» bioprosthetic heart valve with flexible supporting frame compared with the classic stented «UniLine» bioprosthetic aortic valve. Methods. Using the Vivitro Pulse Duplicator (Vivitro Labs, Canada), we simulated the function of the heart via generating pulsatile flow to analyze bioprosthetic heart valves. To comprehensively assess the bioprosthesis function, three valves of each standard size (21, 23, 25 mm) were submitted to hydrodynamic testing, thus making a sample of nine bioprostheses of each model. The article provides the analysis of the effective orifice area, mean pressure gradient, regurgitation volume, and assessment of the statistical sensitivity of the parameters between groups at p = 0.05. Results. The assessment revealed that the «TiAra» bioprosthesis has bigger effective orifice area (p = 0.006) and lower mean pressure gradient (p = 0.02): 1.6–2.2 cm 2 and 3.6–6.3 mmHg versus 1.08–1.73 cm 2 and 4.8–12.1 mmHg, respectively. The regurgitation volume, however, was lower in the «UniLine» bioprostheses 0.8–4.1 mL/cycle versus 6.2–9.0 mL/cycle (p = 0.0004). Conclusion. Despite the fact that both studied models showed good hydrodynamic performance, the prosthesis with the flexible supporting frame («TiAra») showed better results regarding its effectiveness in vitro via presenting with bigger effective orifice area and lower mean pressure gradient. At the same time, the «UniLine» stented bioprosthesis had lower regurgitation volume, i.e. better closing dynamics.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».