Abstract 4147314: Contemporary Diagnosis, Management, and Outcomes of Patients With Low-Gradient Severe Aortic Stenosis: A Multi-Center Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The American College of Cardiology/American Heart Association guidelines recommend assessing aortic stenosis (AS) using American Society of Echocardiography-endorsed parameters and referring patients with severe symptomatic AS for treatment. Yet, multi-site real-world assessment of guideline adherence is lacking. Methods: We assessed consecutive echocardiographic reports for patients >18 years of age from 30 US institutions with appropriate permissions between January 2018–March 2024 (egnite Database; egnite, Inc.). Completeness of echocardiographic evaluation of AS was assessed. Patients with severe AS were stratified into high- and low-gradient (HG, mean aortic gradient [MG] ≥40 mm Hg; LG, MG <40 mm Hg). Rates of Heart Team evaluation within 60 days and aortic valve replacement (AVR) within 6 months were assessed via the Kaplan-Meier method. Results: Of 2,829,095 echocardiographic reports, V max , MG, aortic valve area (AVA), stroke volume index, left ventricular ejection fraction (LVEF), and AS severity were missing in 25%, 30%, 35%, 83%, 5%, and 36%, respectively. Of 1,189,382 patients with available AS severity assessment, 45,967 had an AVA ≤1.0 cm 2 and/or V max ≥4.0 m/s with only 52% being diagnosed with severe AS and 20% being diagnosed as Conclusions: Key parameters needed to diagnose the severity of AS are often missing in echocardiographic reports. Compared to HG, severe LG AS patients have lower Heart Team evaluation rates, with racial, sex, and age disparities, as well as lower AVR rates and more observed mortality events. Further work is needed to enhance guideline adherence for the diagnosis and management of patients with severe LG AS.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».