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Enregistrement W4411787826 · doi:10.36660/abc.20240626i

Brazilian Multicenter Registry of Alcohol Septal Ablation for Patients with Symptomatic Hypertrophic Obstructive Cardiomyopathy – BRASA Registry

2025· article· en· W4411787826 sur OpenAlexaboutno aff
Pedro Jallad, Marília Taily Soliani, Pedro Henrique Almeida Marins, Fábio Fernandes, Edmundo Arteaga-Fernández, Vagner Madrini, Pedro Lemos Neto, Charles Mady, Félix José Alvarez Ramires, Alexandre Abizaid, Fábio Sândoli de Brito, Henrique Barbosa Ribeiro

Notice bibliographique

RevueArquivos Brasileiros de Cardiologia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlcohol septal ablationObstructive cardiomyopathyHypertrophic cardiomyopathyCardiologyInternal medicineCardiomyopathyMulticenter studyHeart failureRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alcohol septal ablation (ASA) is an alternative to surgical myectomy for patients with symptomatic hypertrophic obstructive cardiomyopathy (HOCM) and significant left ventricular (LV) outflow tract (LVOT) obstruction. Although widely studied worldwide, data on ASA outcomes in Brazil are still limited. Objective To assess the safety and effectiveness of ASA in symptomatic HOCM patients receiving optimal medical therapy using current techniques across multiple centers in Brazil. Methods Patients with HOCM and angina (classified by the Canadian Cardiovascular Society [CCS]) or dyspnea (classified by the New York Heart Association [NYHA]) class >II who did not respond to optimal medical treatment were included. The primary efficacy endpoint was defined as a reduction of more than 50% in the maximum resting LVOT gradient, with a final gradient <50 mmHg. Patients were classified as responders or nonresponders. A p-value <0.05 was considered statistically significant. Results A total of 41 patients (median age 66.4 years; 73% female) underwent ASA. At baseline, 93.2% were in NYHA class III/IV or CCS class III/IV. The mean LV ejection fraction (LVEF) was 66.4%, and the mean LVOT gradient was 88.4 mmHg. After 12 months, 92.8% had improved to NYHA class I/II or CCS class I/II (p<0.01). The mean LVOT gradient dropped from 88.4 mmHg to 27.0 mmHg (p=0.003), and interventricular septum (IVS) thickness decreased from 19.3 mm to 14.7 mm (p=0.048). Responders had lower baseline gradients (73.4 vs 112.6 mmHg, p=0.04) and fewer hospitalizations (21.1% vs 82.4%, p=0.04). Complete atrioventricular block occurred in 16.7% of patients, and 4.8% required pacemakers. No deaths were reported during a median follow-up of 394 days. At the last in-person evaluation, 78.4% were in functional class I/II. Conclusions ASA is a safe, effective option for relieving symptoms in selected HOCM patients. It reduces LVOT gradient and septal thickness. Patients with higher baseline gradients were less likely to respond to the procedure.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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