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Enregistrement W4414312078 · doi:10.1111/echo.70297

Association of Global Longitudinal Strain and Long‐Term Transplant‐Free Survival in Fontan Patients

2025· article· en· W4414312078 sur OpenAlexaff
Assami Rösner, Simone Goa Diab, Mark K. Friedberg, George K. Lui

Notice bibliographique

RevueEchocardiography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrain (injury)Fontan procedureAssociation (psychology)Longitudinal studyLongitudinal dataSurvival analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patients with single-ventricle physiology undergoing Fontan operations face high morbidity and mortality risks. While classic-pattern dyssynchrony (CPD) and protein-losing enteropathy (PLE) are known predictors of adverse outcomes, the role of global longitudinal strain (GLS) as an independent predictor of heart failure remains unclear. METHODS: A retrospective cohort study of 135 Fontan-operated patients from 2014 to 2015 evaluated the predictive value of GLS alongside PLE and CPD on mortality and transplantation after 9 years. Echocardiographic data, including GLS, were analyzed using speckle tracking strain analysis in 132 patients. The primary endpoint was transplant-free survival. RESULTS: Among 132 Fontan patients, 15 had classic-pattern dyssynchrony, 29 had protein-losing enteropathy, 37 had moderately reduced global longitudinal strain (GLS ←8% ≥-16%), and 18 had severely reduced GLS (≥-8%). Cox regression analysis showed moderately reduced GLS increased mortality risk (HR 5.8, 95% CI 1.27-26.5, p = 0.023), with severely reduced GLS showing an HR of 10.3 (95% CI 2.18-48.6, p = 0.003). These results were comparable to CPD (HR 11.5, p = 0.002) and PLE (HR 14.9, p < 0.001). CONCLUSION: Global longitudinal strain emerged as the best independent factor for predicting long-term transplant-free survival in Fontan patients, highlighting the importance of GLS assessment in routine follow-up to identify high-risk individuals for early intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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