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Enregistrement W4399273567 · doi:10.1101/2024.05.31.24308306

Surgical Decision-Making in Neonates with Borderline Left Ventricular Hypoplasia without Significant Aortic or Mitral Valve Stenosis using Cardiovascular Magnetic Resonance

2024· preprint· en· W4399273567 sur OpenAlexaff
Aswathy Vaikom House, Aakansha Ajay Vir Singh, Ankavipar Sapruangrang, Edgar Jaeggi, David J. Barron, Christopher Z. Lam, Shi‐Joon Yoo

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiologyStenosisHypoplasiaInternal medicineMagnetic resonance imagingMedicineCardiac magnetic resonanceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Most patients with significant left ventricular (LV) hypoplasia undergo single ventricle (SV) palliation, but biventricular (Bi-V) repair is viable in some patients with borderline LV hypoplasia. We sought to identify CMR (cardiovascular magnetic resonance) criteria predictive of successful primary Bi-V repair in neonates with borderline LV hypoplasia without significant stenosis of the mitral valve (MV) and aortic valve (AV), and to determine reasons for reintervention after successful Bi-V repair. Methods This retrospective study included all patients with borderline LV hypoplasia who underwent CMR from 2003-2024 for surgical decision-making. Patients with abnormal segmental connections, atrioventricular septal defects, unrestrictive ventricular septal defects, those with more than mild MV stenosis (mean Doppler flow gradient > 5 mmHg) and/or more than mild AV stenosis (peak Doppler flow gradient >20 mmHg) were excluded. Patients were divided into two groups based on initial intervention - primary Bi-V repair and hybrid/ other staging procedure. Outcomes were categorized as successful primary Bi-V repair, successful staged Bi-V repair and failure to achieve Bi-V repair (hybrid followed by SV palliation, transplant, death). Fisher exact test and Mann-Whitney U test was utilized to explore potential relationships. ROC curves were used to test diagnostic accuracy of parameters to predict successful primary Bi-V repair. Results Among 37 patients meeting the inclusion criteria, 23 (62%) patients underwent successful primary Bi-V repair, 8 (22%) underwent staged Bi-V repair, 6 (16%) failed to achieve Bi-V repair. Patients who underwent successful primary/ staged Bi-V repair had higher values for left ventricular diastolic volume index (LVEDVi 28 mL/m 2 vs. 17.4.00 mL/m 2 ; p <0.002), higher blood flow volume through the ascending aorta (Q Ao :1.99 L/min/m 2 vs. 0.97 L/min/m 2 , p <0.012), and Q Ao / superior vena cava (Q SVC ) flow ratio (1.44 vs. 0.85, p =0.034) compared to those who had failure to achieve Bi-V repair. CMR LVEDVi cutoff of CMR 27 mL/m², had 87% sensitivity and 79% specificity with an AUC of 87.6% and Q Ao threshold of 1.9 L/min/m 2 had 65.2% sensitivity and 92.9% specificity (AUC: 86.0%) to predict successful primary Bi-V repair. Of 31 patients with primary or staged Bi-V repair, 7 (22%) underwent reinterventions for LVOT obstruction followed by mitral stenosis. Conclusions CMR plays a critical role in pre-operative evaluation, surveillance and decision-making in patients with borderline LV hypoplasia. In patients with borderline LV hypoplasia without MV/AV stenosis, successful primary Bi-V repair can be achieved when the CMR-derived LVEDVi is >27 mL/m 2 and Q Ao is > 1.99 L/min/m 2 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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