A Novel Morphological Classification to Guide Transcatheter Mitral Valve Edge-to-Edge Repair for Commissural Mitral Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mitral commissural prolapse poses significant anatomical challenges that can hinder the effectiveness of transcatheter edge-to-edge repair (TEER). OBJECTIVES: The aim of this study was to estimate the safety and effectiveness of applying a novel morphological classification to guide TEER in patients with commissural degenerative mitral regurgitation (DMR). METHODS: In this prospective, multicenter study across 18 centers in China, we classified patients with severe commissural DMR into 4 morphological types through detailed echocardiographic analysis. Customized TEER strategies were applied accordingly. Procedural success, clinical outcomes, echocardiographic parameters, and quality of life were assessed over a follow-up period, with a median follow-up of 18 months (Q1-Q3: 15-21 months). RESULTS: Among 540 patients screened, 126 (23.3%) exhibited commissural involvement. Tailored TEER strategies were successfully applied to 68 patients, achieving a technical success rate of 100% (n = 68 of 68; 95% CI: 0.933-1.000) and a device success rate of 97.1% (n = 66 of 68, 95% CI: 0.888-0.992). The 1-year follow-up revealed that 94.1% (n = 64 of 68; 95% CI: 0.849-0.981) of patients had residual mitral regurgitation of grade ≤2+, with 82.4% (n = 56 of 68; 95% CI: 0.708-0.902) at grade ≤1+, and no major complications. Additionally, significant improvements were noted in left ventricular dimensions and functional status. CONCLUSIONS: Our results highlight the value of the morphological classification system in enhancing TEER for commissural DMR. By addressing specific anatomical challenges, this system promotes tailored interventions that optimize procedural success and improve patient outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».