Multi-Modality Imaging for Accurate Valvular Lesion Diagnosis: A Case Report of Catastrophic Outcomes From Unrecognized Severe Aortic Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
Aortic regurgitation (AR) can be difficult to accurately quantify on echocardiography alone, potentially leading to erroneous grading. A 52-year-old male presented following resuscitation after an out-of-hospital cardiac arrest. He had been followed in the cardiology outpatient clinic for a number of years for monitoring of bicuspid aortic valve and associated AR. Regular transthoracic echocardiography and one transesophageal echocardiogram had shown moderate range AR. Cardiac magnetic resonance imaging reported the AR as severe with associated severely dilated left ventricle. Echocardiography grading and the patient's lack of symptoms supported a strategy of active surveillance. The presentation with cardiac arrest prompted re-evaluation of the severity of this patient's AR. Repeat cardiac magnetic resonance imaging re-affirmed severe AR, and the patient proceeded to surgical aortic valve replacement with a bioprosthetic valve. Post-operatively, the patient had heart failure with severely reduced ejection fraction. During hospital stay, he developed thyrotoxicosis secondary to amiodarone. This case demonstrates the discrepancy in assessing severity between different imaging techniques and highlights the potential complications in delayed intervention in AR.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».