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Enregistrement W4407942032 · doi:10.3390/jcdd12030084

Not All SAVR Are Created Equal: All the Approaches Available for Surgical Aortic Valve Replacement

2025· review· en· W4407942032 sur OpenAlexaff
Francesco Cabrucci, Serge Sicouri, Massimo Baudo, Dimitrios E. Magouliotis, Yoshiyuki Yamashita, Beatrice Bacchi, Beman Wasef, Aleksander Dokollari, Massimo Bonacchi, Basel Ramlawi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAortic valve replacementMedicineThoracotomyAortic valveSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical Aortic Valve Replacement (SAVR) is still one of the pillars of cardiac surgery practice, and its role is evolving into a more complex operation. The competition with structural valve therapies and the urgent demand for less invasive solutions have unleashed surgeons' creativity in adapting to these new challenges. All the possible ways to surgically replace the aortic valve are analyzed in this review. Surgical techniques, advantages and disadvantages, and key differences are listed, helping surgeons navigate the available options. Sternotomy SAVR is the benchmark, but that is becoming obsolete and, in some cases, no longer performed for teaching purposes. Mini sternotomy is the easiest way to achieve minimal invasiveness in all anatomic situations, while right anterior thoracotomy is an elegant solution mastered by fewer surgeons. Endoscopic and robotic-assisted techniques are shaping the future of SAVR, yet they still lack wide adoption. The choice of approach is mainly dictated by the anatomic features of the patient and the surgeon's skills. A flow diagram to overcome the learning curve and advance toward more complex surgery is provided here. Mastering as many techniques as possible is paramount when offering a patient-tailored approach and performing a safe and less invasive operation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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