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Enregistrement W4406357977 · doi:10.1002/ejhf.3582

Transcatheter Edge-To-Edge Repair in Severe Mitral Regurgitation Following Acute Myocardial Infarction – Aetiology-Based Analysis

2025· article· en· W4406357977 sur OpenAlexaff
Dan Haberman, Rodrigo Estévez‐Loureiro, Andrew Czarnecki, Francesco Melillo, Marianna Adamo, Pedro Villablanca, Doron Sudarsky, Fabien Praz, Leor Perl, Xavier Freixa, Andrea Scotti, Paul Fefer, Konstantinos Spargias, Neil Fam, Lisa Manevich, Giulia Masiero, Luis Nombela‐Franco, Isaac Pascual, Gabriele Crimi, Vlasis Ninios, Rоnen Beeri, Tomás Benito‐González, Dabit Arzamendi, Estefanıa Fernández‐Peregrina, Francesco Giannini, Antonio Mangieri, Lion Poles, Julio Cesar Echarte Morales, Berenice Caneiro‐Queija, Paolo Denti, Davide Schiavi, Azeem Latib, Michael Chrissoheris, Haim Danenberg, Giuseppe Tarantini, Danny Dvir, Francesco Maisano, Maurizio Taramasso, Mony Shuvy

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSurgical Specialties (Canada)Health Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMitral regurgitationCardiologyInternal medicineMyocardial infarctionHeart failureEtiologyFunctional mitral regurgitationMitraClipEjection fraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To evaluate the association between transcatheter edge-to-edge repair (TEER) and outcomes in patients with significant mitral regurgitation (MR) following acute myocardial infarction (MI), focusing on the aetiology of acute post-MI MR in high-risk surgical patients. METHODS AND RESULTS: The International Registry of MitraClip in Acute Mitral Regurgitation following Acute Myocardial Infarction (IREMMI) includes 187 patients with severe MR post-MI managed with TEER. Of these, 176 were included in the analysis, 23 (13%) patients had acute papillary muscle rupture (PMR) and 153 (87%) acute secondary MR. The mean age was 70 ± 10 years and 41% were female. PMR patients had fewer cardiovascular risk factors: hypertension (52% vs. 73%, p = 0.04), diabetes (26% vs. 48%, p < 0.01) but a higher left ventricular ejection fraction (45± 15% vs.35± 10%, p < 0.01) compared secondary MR patients. PMR patients were more likely to present in cardiogenic shock (91% vs. 51%, p = 0.001), require mechanical circulatory support (74% vs. 34%, p = 0.01), and had a higher EuroSCORE II (23± 13% vs. 13± 11%, p = 0.011). The median time from MI to TEER was shorter in PMR (6 days) versus secondary MR (20 days) (p < 0.01). Procedural success was similar (87% vs. 92%, p = 0.49) with comparable MR grade reduction. However, PMR patients had significantly higher in-hospital mortality rates (adjusted odds ratio [OR] 3.05, 95% confidence interval [CI] 1.15-8.12, p = 0.02), 30-day mortality rates (unadjusted OR 3.99, 95% CI 1.42-11.26, p = 0.01) and a higher rate of conversion to surgical mitral valve replacement (22% vs. 3%, p < 0.01) (unadjusted OR 8.17, 95% CI 2.15-30.96, p < 0.001). Aetiology of MR, cardiogenic shock, and procedure timing significantly impacted in-hospital mortality. After adjusting for EuroSCORE II and cardiogenic shock, MR aetiology remained the strongest predictor (adjusted OR 6.71; 95% CI 2.06-21.86, p < 0.01). CONCLUSION: Transcatheter edge-to-edge repair may be considered a salvage or bridge procedure in decompensated post-MI MR patients of both aetiologies; however, patients with PMR have a higher risk of mortality and conversion to surgery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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