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Enregistrement W4403814513 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.3095

Sex differences in left ventricular dilatation in patients with significant aortic regurgitation: prognostic implications

2024· article· en· W4403814513 sur OpenAlexaff
Marika Santi, Federico Fortuni, Jérémy Bernard, Steele C. Butcher, Maria Chiara Meucci, Takeru Nabeta, Z H U Ching-Yan, Bogdan A. Popescu, Edgar Tay, Anne Bergeron, Kai Hang Yiu, Marie‐Annick Clavel, Philippe Pibarot, J. J. Bax, Nina Ajmone Marsan

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoronary Artery Anomalies
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineRegurgitation (circulation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Left ventricular (LV) dilatation is a strong indicator of adverse outcome in patients with aortic regurgitation (AR). Accordingly, current guidelines recommend the use of LV end-systolic diameter index (LVESDi) as one of the criteria to trigger aortic valve surgery (AVS) in patients with severe AR, but with the same threshold regardless of gender. Purpose To assess sex differences in LV remodeling using both volumetric and linear measurements in a large cohort of patients with significant AR (moderate or greater) and to investigate their prognostic implications. Methods A total of 1070 patients (56 ± 18 years, 691 men) were included. The primary outcome was all-cause mortality. Results Women presented with older age (58 ± 19 vs. 55 ± 17, p=0.023) and more advanced heart failure (HF) symptoms than men (NYHA class III-IV 12% vs. 9%, p=0.017). Men showed significantly larger LVESDi (21 ± 5 vs. 20 ± 5 mm/m2, p=0.013) and LV end-systolic volume index (LVESVi 37 ± 28 vs. 26 ± 17 ml/m2 p<0.001). During a median follow-up of 89 (IQR, 54-132) months, 168 patients died. Women had lower survival rates at 3, 5, and 10 years of follow-up compared to men (92% vs. 94.3%; 85% vs. 89.7% and 75.3% vs. 84.1%, p=0.005) (Figure 1). Spline curve analysis revealed that the threshold of LVESDi associated with an increased risk of mortality was 20 mm/m2 for both sexes. In turn, the threshold for LVESVi was 40 ml/m2 for women and 45 ml/m2 for men. Univariable Cox regression models were constructed separately for men and women. The variables associated with all-cause mortality were age, NYHA class III-IV, and AVS as time-dependent covariate in women, and age, diabetes, AVS as time-dependent covariate, and LAVI (left atrial volume index) in men. These parameters were used as a basal multivariable Cox regression model on top of which LVESDi >20 mm/m2 (Model 1), LVESVi >40 ml/m2 for women and 45 ml/m2 for men (Model 2) were added (Table 1A). LVESVi >40 ml/m2 was not a significant univariate predictor in men. In women, LVESDi >20 mm/m2 (HR: 2.046, 95%CI 1.244-3.419; p=0.006) and LVESVi >40 ml/m2 (HR 1.758, CI 1.095-2.825; p=0.020) showed an independent association with all-cause mortality among other factors (Table 1A). In men, death was independently associated with LVESDi >20 mm/m2 (HR 1.979, 95%CI 1.255-3.121; p=0.003) and LVESVi >45 ml/m2 (HR 2.388, 1.522-3.746; p<0.001), among other factors (Table 1A). Moreover, when added to a basal model that included clinical and echocardiographic variables associated with prognosis, LV dilatation based on volumetric LV enlargement resulted in a greater discriminatory power for both genders (Table 1B). Conclusion Men and women have a similar LVESDi threshold of 20 mm/m2, which is associated with an increased risk of death. However, their respective cut-off values for LVESVi differ, with the optimal threshold for women being 40 ml/m2 and for men 45 ml/m2.

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 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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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