Considerations & challenges of mitral valve repair in females: diagnosis, pathology, and intervention
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Disparities in mitral valve (MV) repair outcomes exist between men and women. This review highlights sex-specific differences in MV disease aetiology, diagnosis, as well as timing and type of intervention. RECENT FINDINGS: Females present with more complicated disease: anterior or bileaflet prolapse, leaflet dysplasia/thickening, mitral annular calcification, and mixed mitral lesions. The absence of indexed echocardiographic mitral regurgitation (MR) severity parameters contributes to delayed intervention in women, resulting in more severe symptom burden at time of surgery. The sequelae of chronic MR also necessitate concomitant procedures (e.g. tricuspid repair, arrhythmia surgery) at the time of mitral surgery. Complex MV pathology, greater patient acuity, and more complicated procedures collectively pose challenges to successful MV repair and postoperative recovery. As a consequence, women receive disproportionately more MV replacement than men. In-hospital mortality after MV repair is also greater in women than men. Long-term outcomes of MV repair are comparable after risk-adjustment for preoperative status; however, women experience a greater incidence of postoperative heart failure. SUMMARY: To address the inequity in MV repair outcomes between sexes, indexed diagnostic measurements, diligent surveillance of asymptomatic MR, increased recruitment of women in large clinical trials, and mandatory reporting of sex-based subgroup analyses are recommended.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».