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Enregistrement W4409516937 · doi:10.3389/fcvm.2025.1562658

Transcatheter tricuspid valve replacement: will it prevail?

2025· review· en· W4409516937 sur OpenAlexaff
Xiling Zhang, Nina Sophie Pommert, David S. Meier, Stephanie Sellers, Hatim Seoudy, Oliver J. Müller, Derk Frank, Tim Attmann, Rouven Berndt, G. Warnecke, Thomas Puehler, Georg Lutter

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensVancouver General HospitalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTricuspid valveContext (archaeology)Valve replacementIntensive care medicinePsychological interventionRegurgitation (circulation)Intervention (counseling)SurgeryCardiologyStenosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe tricuspid regurgitation (TR) is a prevalent and challenging condition associated with poor survival outcomes and significant morbidity. Medical therapy alone often fails to provide adequate symptom relief, and stand-alone surgical intervention is linked to high mortality rates, making it a less favorable option unless combined with left-sided valve surgery. The advent of transcatheter tricuspid interventions has provided new therapeutic possibilities, particularly for high-risk patients who are ineligible for conventional surgery. However, many patients are still unsuited for transcatheter tricuspid repair or have only limited benefits from such procedures. In this context, Transcatheter tricuspid valve replacement (TTVR) has rapidly emerged as a promising alternative, offering the potential for more effective treatment outcomes. This review explores the latest advancements in TTVR devices, highlights key clinical findings, and discusses the challenges and limitations of this evolving strategy. Additionally, we address patient selection criteria, procedural outcomes, and future directions in the field, emphasizing the potential of TTVR to transform the management of severe TR.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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