Borderline left ventricular hypoplasia without significant aortic or mitral stenosis: cardiac magnetic resonance criteria for biventricular repair
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bi-ventricular (Bi-V) repair is viable in some patients with borderline left ventricular (LV) hypoplasia. We aimed to identify cardiovascular magnetic resonance (CMR) criteria predictive of successful primary Bi-V repair in neonates with borderline LV hypoplasia without significant mitral valve (MV) & aortic valve (AV) stenosis. METHODS: Retrospective study (2003-2024) of patients with borderline LV hypoplasia with CMR for decision-making. Patients MV stenosis (mean Doppler gradient >5 mmHg) and/or AV stenosis (peak Doppler gradient >20 mmHg) were excluded. Patients were divided into two groups: primary Bi-V repair and hybrid procedure. Outcomes were categorized as successful primary Bi-V repair, successful staged Bi-V repair and failure to achieve Bi-V repair. RESULTS: About 23/37 patients (62%) underwent successful primary Bi-V repair, 8/37 (22%) underwent staged Bi-V repair and 6/37 (16%) failed to achieve Bi-V repair. The successful primary/staged Bi-V repair group had higher LVEDVi (P < 0.002), higher blood flow volume through the ascending aorta (P < 0.012) and higher QAo/superior vena cava (QSVC) flow ratio (P = 0.034) compared to the failure to achieve Bi-V repair group. CMR LVEDVi cut-off of 27 ml/m2 had 87% sensitivity and 79% specificity (AUC 87.6%), and QAo threshold of 1.9 l/min/m2 had 65.2% sensitivity and 92.9% specificity (AUC 86.0%) for predicting successful primary Bi-V repair. About 7/31(22%) patients with Bi-V repair underwent reinterventions for LVOT obstruction & MV stenosis. CONCLUSIONS: In patients with borderline LV hypoplasia without MV/AV stenosis, CMR LVEDVi > 27 ml/m2 & QAo > 1.99 l/min/m2 were prognostic for successful primary biventricular repair.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».