Dobutamine stress echocardiography in low-gradient aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dobutamine stress echocardiography (DSE) is recommended to distinguish between true-severe and pseudo-severe aortic stenosis (AS) in patients with low flow low-gradients and left ventricular ejection fraction (LVEF) <50%. However, DSE has mostly been tested in the setting of LVEF<35%. Purpose The purpose of this study was to examine the diagnostic accuracy of DSE according to aortic valve calcification (AVC) score, in patents with low-flow, low-gradient AS across a wide range of LVEF. Methods Patients with aortic mean gradient <40 mmHg, aortic valve area (AVA) <1.0 cm2, and stroke volume index (SVi) ≤35 mL/m2 undergoing DSE were identified from three prospectively collected patient cohorts, and stratified according to LVEF; <35%, 35-50% and >50%. Severe AS was defined as AVC score ≥2000 AU among men, and ≥1200 AU for women. Recommendation for severe AS according to DSE, are an AVA <1.0 cm2 combined with an aortic mean gradient ≥40 mmHg or peak velocity ≥4 m/s. Receiver operating characteristic curves for DSE-derived AVA, mean gradient and Vmax were used to identify optimal cut-off points for each LVEF subgroup. Results Of the 221 patients included in the study, 78 (35%) presented with LVEF <35%, 67 (30%) with LVEF 35-50%, and 76 (34%) with LVEF >50%. Baseline characteristics are presented in the table. Based on AVC, severe AS was present in 102 (46%) of patients. Using recommended thresholds for severe AS for AVC and DSE, led to a sensitivity of 49%, a specificity of 84% and an accuracy of 67% for DSE for all patients with LVEF <50%, but with significant heterogeneity between groups figure. AVA performed rather uniformly across LVEF subgroups; (AUC =0.68 vs 0.62 vs 0.54, p=0.36) LVEF<35%, LVEF 35-50%, LVEF>50% respectively and displayed a rather uniform optimal cut-off (1.0 cm2 vs 0.9 cm2 vs 0.8 cm2). However, mean gradient and Vmax during DSE, both showed significantly diagnostic heterogeneity across LVEF groups (AUC= 0.90 vs 0.67 vs 0.65, p=<0.001 and AUC= 0.90 vs 0.66 vs 0.60, p=<0.001) with different optimal thresholds (30 mmHg & 3.8 m/s, 45 mmHg & 4.3 m/s and 37mmHg & 4 m/s, LVEF<35%, LVEF 35-50%, LVEF>50%, respectively). Conclusion Our study shows, that the association between DSE gradients and AS severity assessed by AVC demonstrates important heterogeneity depending on LVEF. While DSE had the highest accuracy in patients with LVEF<35% both patients with LVEF 35-50%, and patients with LVEF>50% showed significantly less concordance between DSE and AVC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».