Five-Year Outcomes After Bicuspid Aortic Valve Replacement With a Novel Tissue Bioprosthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated the safety and effectiveness of surgical aortic valve replacement with RESILIA tissue (Edwards Lifesciences) through 5 years in patients with native bicuspid aortic valves. Outcomes were compared with those for patients with tricuspid aortic valves. METHODS: Of 689 patients from the COMMENCE (ProspeCtive, nOn-randoMized, MulticENter) trial who received the study valve, 645 had documented native valve morphology and core laboratory-evaluable echocardiograms from any postoperative visit, which were used to model hemodynamic outcomes over 5 years. Linear mixed-effects models were used to estimate longitudinal changes in mean gradient and effective orifice area. RESULTS: Patients with native bicuspid aortic valves (n = 214) were more than a decade younger than those with tricuspid aortic valves (n = 458; 59.8 ± 12.4 years vs 70.2 ± 9.5 years; P < .001). The bicuspid aortic valve cohort exhibited no structural valve deterioration over 5 years, and rates of paravalvular leak and transvalvular regurgitation were low (0.7% and 2.9%, respectively [all mild] at 5 years). These outcomes mirrored those in patients with native tricuspid aortic valves. The model-estimated postoperative mean gradient and effective orifice area, as well as the rate of change of these outcomes, adjusted for age, body surface area, and bioprosthesis size, did not differ between the 2 cohorts. CONCLUSIONS: Among patients with bicuspid aortic valves, RESILIA tissue valves demonstrated excellent outcomes to 5 years, including no structural valve deterioration and very low rates of paravalvular and transvalvular regurgitation. These results are encouraging for RESILIA tissue durability in young patients.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».