The Role of Cardiopulmonary Testing to Risk Stratify Tetralogy of Fallot Patients
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal repair has completely changed the clinical history of patients with tetralogy of Fallot (ToF); however, these patients carry a significant risk of severe arrhythmias and sudden cardiac death in the long term. The exact mechanism for late sudden cardiac death is multifactorial and still not well defined, and the risk stratification for primary prophylaxis in these patients remains challenging. Cardiopulmonary exercise testing (CPET) is a well-established and safe method to assess cardiopulmonary function in children and adults with congenital heart disease. Several parameters obtained with CPET have been identified as potential prognostic of major adverse cardiovascular events in congenital heart disease. CPET is routinely used to assess functional capacity also in patients with ToF, and there is some evidence showing its usefulness in predicting the cardiac adverse events in patients with repaired ToF. Current guidelines recognize the importance of CPET in the evaluation and management of patients with ToF, but there is no clear consensus on which the CPET parameter or level of exercise intolerance, as measured by CPET, is truly predictive of an increased risk of arrhythmia and major adverse cardiovascular events in this population. Therefore, the aim of this narrative review is to describe the current evidence on the potential use of CPET in the risk stratification of patients with repaired ToF.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».