Long-Term Outcomes After Edge-to-Edge Repair of Secondary Mitral Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mitral valve transcatheter edge-to-edge repair (M-TEER) reduces secondary mitral regurgitation (MR) in heart failure and impacts survival in selected patients as demonstrated in the COAPT (Cardiovascular Outcomes Assessment of the MitraClip Percutaneous Therapy for Heart Failure Patients with Functional Mitral Regurgitation) trial. However, long-term outcome data after M-TEER under real-world conditions are lacking. OBJECTIVES: This study sought to assess long-term efficacy and survival after M-TEER in a large real-world registry. METHODS: We analyzed patients with significant secondary MR undergoing M-TEER from the EuroSMR (European Registry of Transcatheter Repair for Secondary Mitral Regurgitation) registry. Long-term MR reduction, functional outcomes, survival rate, and predictors for all-cause mortality were assessed. RESULTS: In this study, 1,628 patients undergoing M-TEER (mean age 73.8 years, mean EuroSCORE II [European System for Cardiac Operative Risk Evaluation II] 6.9%, 86.6% NYHA functional class ≥III) with available long-term data were included. Five-year survival was 35.0%. Long-term MR reduction (MR grade ≤2+: baseline 4.1%, discharge 92.2%, 5-year follow-up 85.5%; P < 0.001) and functional improvement (NYHA ≤II: baseline 13.4%, 5-year follow-up 60.1%; P < 0.001) was observed. The degree of residual MR was associated with 5-year survival (residual MR grade ≤1+: 38.6%; 2+: 30.5%; ≥3+: 22.6%; P < 0.001). Independent predictors for 5-year all-cause mortality post-M-TEER included age, renal function, residual MR, NYHA functional class, left ventricular ejection-fraction, and COAPT trial eligibility (P < 0.01 for all). CONCLUSIONS: This extensive multicenter registry underscores the long-term efficacy of M-TEER in real-world clinical practice and identifies predictors for long-term survival. These findings contribute valuable insights for optimizing patient selection in routine clinical interventions.
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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) | 0,001 | 0,033 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».