Characterizing patients ineligible for mitral valve intervention: Phenotypic clustering sub-analysis from the CHOICE-MI Registry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Introduction Transcatheter mitral valve replacement (TMVR) is emerging as a therapeutic option for surgcal high-risk patients with mitral regurgitation (MR). However, a large proportion of these patients are still rejected due to clinical or anatomical reasons. The majority of these patients remain ineligible for any mitral valve (MV) intervention and continue medical treatment. Phenotypic characterization of these patients may assist in the identification of the anatomical challenges and drive future innovation efforts as well as assist in the risk stratification process of these patients. Purpose To characterize patients ineligible for TMVR and other MV interventions from a large international registry using an unsupervised phenotypic clustering approach integrating clinical, echocardiographic and computed tomography data to unveil differences between phenogroups. Methods Between 2014 and 2022, the CHOICE-MI registry included 984 patients undergoing screening for TMVR at 33 international sites. For this study, only patients with screening failure resulting in medical therapy alone were included. Patients receiving transcatheter or surgical treatment were excluded (Figure 1). A cluster analysis using K-means algorithm was performed on baseline clinical and imaging variables, and predictors of all-cause mortality within these clusters were assessed. Results Among 284 patients (77.4±8.82 years, 56.0% female, EuroSCORE II 6.6±5.8%) considered ineligible for any MV intervention, two clinically distinct phenogroups (PG) were identified using unsupervised hierarchical clustering of principal components (Figure 2): (PG1) Elderly women with primary MR, high left ventricular (LV) ejection fraction, and annular calcification (N=173, 60.9%); (PG2) Patients with secondary or mixed MR, LV and annular dilation, and high prevalence of comorbidities (N=111, 39.1%). There were no differences regarding Kaplan-Meier estimated 1-year all-cause mortality (PG1 vs. PG2, 21.4% vs. 23.4%, p=0.89) and 1-year cardiovascular mortality (10.4% vs. 13.5%, p=0.53). Predictors of mortality were albumin, renal function, extracardiac arteriopathy for PG1, and albumin, coronary artery disease, and prior myocardial infarction for PG2. Conclusions Using cluster analysis, this study identified two major subgroups among patients ineligible for mitral interventions with profound differences in clinical and anatomical profiles, and predictors of outcome. The combination of elderly women with primary MR, preserved LV ejection fraction and annular calcification was the most common phenogroup among patients rejected for mitral intervention. Identifying these factors may drive technological evolution to address unmet clinical and technical needs.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».