Tricuspid Transcatheter-Edge-to-Edge-Repair and Transcatheter Tricuspid Valve Replacement for Tricuspid Regurgitation: Patient Profiles and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background Transcatheter tricuspid valve replacement (TTVR) is typically reserved for patients in whom tricuspid valve transcatheter edge-to-edge repair (T-TEER) is deemed unsuitable or unlikely to provide effective treatment. Comparative data evaluating patient profiles, disease stage, and outcomes between T-TEER and TTVR are limited. We aimed to analyze and compare patient profiles, selection, and outcomes with either T-TEER or TTVR. Methods A total of 43 consecutive patients from May 2018 to April 2023 were retrospectively divided into 2 groups: Group-1 underwent T-TEER; and Group-2 underwent TTVR. Primary endpoints are as follows: inpatient mortality; and 30-day and 12-month mortality. Secondary endpoints are as follows: echocardiographic tricuspid regurgitationgrading; new pacemaker implantation; and heart failure-related readmissions at 30 days and 12 months. Results A total of 43 patients underwent intervention (T-TEER, n=14; TTVR, n=29;). The mean age was 77.6 ± 10.3 years, and 38 patients (88%) were diagnosed with functional tricuspid regurgitation. The in-hospital mortality rate was 7%; the 30-day mortality rate was 12% with heart failure readmission for 14%.The 12-month mortality rate was 33%, with heart failure readmission for 37%. No in-hospital or 30-day mortality occurred in the T-TEER group. The 12-month mortality rate was 29% in the T-TEER group vs 34% in the TTVR group. The TTVR cohort showed numerically younger patients (76.2 ± 10.6 vs 80.4 ± 9.6 years, P = 0.24) and numerically higher TRI-scores (for tricuspid; 6.0, interquartile range [IQR], 4.0-7.0 vs 4.5, 1.5-5.75, P = 0.09). The calculated GLIDE-score ( g ap, l ocation, i mage quality, d ensity, e n-face TR morphology) was significantly lower in the T-TEER cohort ( P < 0.01). The length of hospitalization was significantly longer in the TTVR group (1, interquartile range, 1-4 vs 1, 1-1; P = 0.02). Conclusions Our findings suggest that patients undergoing T-TEER vs TTVR may represent different disease stages. Further data are required to determine the best patient selection for T-TEER vs TTVR to optimize 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».