Multi-modality imaging in aortic stenosis: an EACVI clinical consensus document
Notice bibliographique
Résumé
In this EACVI clinical scientific update, we will explore the current use of multi-modality imaging in the diagnosis, risk stratification, and follow-up of patients with aortic stenosis, with a particular focus on recent developments and future directions. Echocardiography is and will likely remain the key method of diagnosis and surveillance of aortic stenosis providing detailed assessments of valve haemodynamics and the cardiac remodelling response. Computed tomography (CT) is already widely used in the planning of transcutaneous aortic valve implantation. We anticipate its increased use as an anatomical adjudicator to clarify disease severity in patients with discordant echocardiographic measurements. CT calcium scoring is currently used for this purpose; however, contrast CT techniques are emerging that allow identification of both calcific and fibrotic valve thickening. Additionally, improved assessments of myocardial decompensation with echocardiography, cardiac magnetic resonance, and CT will become more commonplace in our routine assessment of aortic stenosis. Underpinning all of this will be widespread application of artificial intelligence. In combination, we believe this new era of multi-modality imaging in aortic stenosis will improve the diagnosis, follow-up, and timing of intervention in aortic stenosis as well as potentially accelerate the development of the novel pharmacological treatments required for this disease.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».