Transcatheter Edge-to-Edge Repair in Patients With Primary Tricuspid Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tricuspid regurgitation (TR) leads to right heart congestion and increased mortality risk. Unlike secondary TR, primary TR results from leaflet degeneration. Transcatheter edge-to-edge repair (TEER) is widely used for TR. However, its feasibility primary TR remains uncertain. OBJECTIVES: The aim of this study was to assess the safety and feasibility of TEER in patients with primary TR. METHODS: The primary TR registry is a multicenter cohort study of patients with primary TR undergoing TEER. Echocardiographic assessment classified leaflet pathology into type 1 (flail), type 2 (billowing prolapse), type 3 (perforation), and type 4 (restricted mobility). The primary endpoint was TR reduction to moderate or less at discharge. RESULTS: From December 2016 to April 2023, 114 patients (mean age 79.9 years, 53.5% men) were included. Most patients were in NYHA functional class III or IV (83.3%), with a median TRI-SCORE of 5.0. The TR pathologies were type 1 (28.1%), type 2 (61.4%), and type 4 (10.5%), with no type 3 cases. Device deployment was achieved in 95.6%, and 83.3% showed TR reduction to moderate or less. In-hospital mortality was 1.8%, and single-leaflet device attachment occurred in 3.5%. At 1 year, 79.7% of patients had TR moderate or less, with significant reductions in vena contracta (-5.0 mm; P < 0.001), annular diameter (-2.0 mm; P = 0.003), and mid right ventricular diameter (-3.0 mm; P < 0.001). NYHA functional class also improved significantly (NYHA functional class I or II: 17.1% at baseline vs 66.5% at follow-up; P < 0.001). CONCLUSIONS: TEER is a safe and effective option for primary TR, promoting right heart reverse remodeling and symptomatic relief, offering a vital alternative to surgery in selected patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».