Prosthesis‐patient mismatch after transcatheter implantation of contemporary balloon‐expandable and self‐expandable valves in small aortic annuli
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence of clinical impact of PPM after TAVI is conflicting and might vary according to the type of valve implanted. AIMS: To assess the clinical impact of prosthesis-patient mismatch (PPM) after transcatheter aortic valve implantation (TAVI) with balloon-expandable (BEV) and self-expandable valves (SEV) in patients with small annuli. METHODS: ) treated with transfemoral TAVI at 16 high-volume centers between 2011 and 2020. Analyses were performed comparing patients with less than moderate (n = 452), moderate (n = 138), and severe PPM (n = 38). Primary endpoint was incidence of all-cause mortality. Predictors of all-cause mortality and PPM were investigated. RESULTS: At a median follow-up of 380 days (interquartile range: 210-709 days), patients with severe PPM, but not moderate PPM, had an increased risk of all-cause mortality when compared with less than moderate PPM (log-rank p = 0.046). Severe PPM predicted all-cause mortality in patients with BEV (hazard ratio [HR]: 5.20, 95% confidence interval [CI]: 1.27-21.2) and intra-annular valves (IAVs, HR: 4.23, 95% CI: 1.28-14.02), and it did so with borderline significance in the overall population (HR: 2.89, 95% CI: 0.95-8.79). Supra-annular valve (SAV) implantation was the only predictor of severe PPM (odds ratio: 0.33, 95% CI: 0.13-0.83). CONCLUSIONS: Patients with small aortic annuli and severe PPM after TAVI have an increased risk of all-cause mortality at early term follow-up, especially after IAV or BEV implantation. TAVI with SAV protected from severe PPM.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».