Registries on Transcatheter Edge-To-Edge Repair in Heart Failure: Current Evidence and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Secondary mitral regurgitation (SMR) and tricuspid regurgitation (TR) are the most common valvular heart diseases in patients with heart failure (HF). Transcatheter edge-to-edge repair (TEER) devices designed for treating MR and TR have been successfully tested in randomized controlled trials, but methodological issues have often challenged their interpretation. This manuscript aimed to provide an overview of TEER registries on SMR and TR in HF, highlighting their key features, describing clinical characteristics and outcomes of patients receiving these devices, and exploring the available data limitations. METHODS AND RESULTS: PubMed, Web of Science, and EMBASE were searched for registries reporting on TEER in SMR or TR. Registries were excluded if single-centre and with <100 patients. Twenty-six registries (46% prospective, 12% ongoing), including a total cohort of 18 925 patients, were retrieved for TEER in SMR, and six registries (50% retrospective, 33% ongoing) reported on the use of TEER for TR in a total cohort of 1412 patients. Limited geographical representativity outside North America and Europe, high number of missing values, and inconsistency in data reporting were the main existing evidence limitations. CONCLUSION: Registries on TEER represent a key data source in a setting where it is difficult to conduct randomized controlled trials. However, limitations in design, patient characterization, and outcomes reporting restrain their use. A novel conceptual framework for future prospective TEER registries, as proposed in this document, might inform current practice, address relevant clinical questions and future trial design.
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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 | 0,092 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».