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Enregistrement W4403452010 · doi:10.1001/jamacardio.2024.3486

Aortic Stenosis, Heart Failure, and Aortic Valve Replacement

2024· review· en· W4403452010 sur OpenAlexaff
Siddhartha Mengi, James L. Januzzi, João L. Cavalcante, Marisa Avvedimento, Attílio Galhardo, Mathieu Bernier, Josep Rodés-Cabau

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineDecompensationHeart failureAortic valve replacementAfterloadStenosisVentricular remodelingPopulationAortic valve stenosisHemodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Heart failure (HF) and aortic stenosis (AS) frequently coexist, presenting a complex clinical challenge due to their intertwined pathophysiology and associated high morbidity and mortality. Despite numerous advancements in transcatheter and surgical aortic valve replacement (AVR), HF decompensation remains the leading cause of cardiac rehospitalization and a major predictor of mortality in patients with AS, before or after AVR. This review aims to provide a comprehensive analysis of the interplay between AS and HF, delving into myocardial changes caused by stenotic insult, the impact of AVR on these changes, and the prevalence and contributing elements of HF before and after AVR. Observations: The prevalence of HF remains high before and after AVR, particularly among patients with left ventricular dysfunction. Increased afterload from AS causes cardiac remodeling, which is initially benign but over time these changes become maladaptive, contributing to HF and increased mortality. The progression of HF is influenced by the degree of reverse cardiac remodeling, which can be affected by comorbid conditions, the hemodynamic performance of the valve prosthesis, and vascular stiffness. Several blood and imaging biomarkers offer insights into underlying AS pathophysiology, serving as mortality predictors and predicting HF in this patient population. Conclusions and Relevance: HF development in AS is multifactorial and its link to left ventricular dysfunction is a complex process. Delineating the determinants of HF admissions in AS is crucial for identifying individuals at high risk. Identifying the early signs of left ventricular decompensation by using surrogate markers may be the key, even before left ventricular function becomes impaired. Translating multimodality imaging techniques and biomarkers into routine clinical practice for evaluating cardiac damage and integrating these markers with patient and procedural factors that affect HF before and after AVR can facilitate timely intervention, minimizing the likelihood of HF progression and influencing future guidelines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,346 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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