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Enregistrement W4386652646 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.1603

Prognostic utility of global longitudinal strain (GLS) in patients with severe primary mitral regurgitation undergoing mitral valve surgery: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W4386652646 sur OpenAlexaboutno aff
Ruth Divine Agustin, Valerie R. Ramiro, D L Villanueva, Marc Denver A. Tiongson, John Donnie Ramos, Rosemarie Ramirez-Ragasa, J D Magno, Felix Eduardo R. Punzalan

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMitral regurgitationHazard ratioCardiologyMitral valve repairInternal medicineMitral valveEjection fractionCochrane LibraryOdds ratioSurgeryAsymptomaticMeta-analysisHeart failureConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mitral valve (MV) surgery is recommended for the treatment of chronic severe mitral regurgitation (MR). However, the optimal timing of surgery in patients with asymptomatic severe primary MR remains elusive. Global longitudinal strain (GLS) may provide additional prognostic value in predicting postoperative outcomes in patients with chronic severe primary mitral regurgitation (MR) undergoing MV surgery. Purpose We aimed to determine the prognostic value of GLS in predicting postoperative mortality and LV dysfunction among patients with chronic severe primary MR. Methods Systematic search of Pubmed, Cochrane library, Clinicaltrials.gov, and Herdin.ph from inception to July 2019, using the terms “mitral insufficiency”, “mitral regurgitation”, “mitral valve surgery”, and “global longitudinal strain” was done without language restriction. We included and extracted data from cohort studies of patients with chronic severe primary MR who underwent MV surgery and which GLS, mortality and ejection fraction. We used the Newcastle Ottawa Scale to assess the quality of included studies. Review Manager 5.3 was used to perform analysis. Forest plots with summary hazard ratios (HR) and odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI), I2 test for heterogeneity, and funnel plots were reported. Results Our search yielded 12 cohort studies with 2,843 patients; 7 prospective and 5 retrospective studies were included in the qualitative synthesis with 11 good quality studies. Cut-off GLS values ranged from −21.7% to −18.1%. In terms of postoperative all-cause mortality, the summary HR for worse versus better preoperative GLS is 1.22 (95% CI 1.04–1.44, p value <0.ehab724.16031, I2 95%). In terms of postoperative LV dysfunction, the summary OR is 1.74 (95% CI 1.14–2.66, p value 0.01, I2 94%) with significant heterogeneity. Conclusion Left ventricular GLS has prognostic value in terms of predicting postoperative mortality and LV dysfunction. However, significant heterogeneity exists between studies. Larger studies with well-defined inclusion criteria need to be performed and standardized GLS cut-offs need to be determined. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None. GLS in Predicting All-Cause MortalityGLS in Predicting Post-op Dysfunction

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,028
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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