Mechanistic classification of isolated severe aortic regurgitation in a contemporary cohort of patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Aortic regurgitation (AR) arises from leaflet disease and/or dilatation of the functional aortic annulus complex. Understanding the mechanisms of AR informs surgical planning of valve and aorta repair. This study investigates the mechanisms, aetiologies, and outcomes of isolated native severe AR in a consecutive cohort of patients. Methods and results Patients with moderate-to-severe (3+)/severe (4+) native valve AR, identified from our institutional echocardiography database (2014–2018), were included. Exclusions were significant concomitant valve disease, endocarditis, or aortic dissection. AR was classified per the El-Khoury system: Type I (normal leaflet motion: Ia–ascending aorta/sinotubular junction dilatation, Ib–aortic root dilation, Ic–aortic annular dilation), Type II (leaflet prolapse), and Type III (leaflet restriction). Valve anatomy and clinical outcomes, including mortality and surgical intervention, were analyzed. Of 282 patients (77.3% male), 58.5% had multiple AR mechanisms. Type II (leaflet prolapse) was most common (48.6%), followed by Type III (36.2%). Bicuspid aortic valve (BAV) represented 35.5% of the population, with leaflet prolapse observed in 72%. Multiple mechanisms were more frequent in BAV (77% vs. 48%, P < 0.001). After a median follow-up of 4.7 years (available for 97.5% of patients), 158 (57.5%) underwent an intervention with 48.7% having an aortic valve repair or valve-sparing aortic root replacement. Conclusion Although leaflet prolapse (Type II) was the pre-dominant AR mechanism, multiple contributing mechanisms were often present, particularly in BAV patients. Aortic valve repair accounted for nearly half of surgical interventions, underscoring the importance of mechanism identification to optimize repair and avoid valve replacement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».