Relationship Between Diuretic Dose and Outcome Following Transcatheter Tricuspid Valve Repair for Severe Tricuspid Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe tricuspid regurgitation (TR) leads to right heart volume overload and failure. Diuretic treatment is a cornerstone of medical therapy, being so far the only option in inoperable patients. Transcatheter tricuspid valve repair (TTVr) has become a viable treatment for these patients. In this study we evaluated the association between baseline loop diuretic dose and clinical outcomes after TTVr in patients with severe symptomatic TR. METHODS: In this retrospective, single-center study, symptomatic patients with severe TR treated between 2017 and 2022 with TTVr were analyzed for the combined endpoint of heart failure hospitalization (HFH) or death at 1-year follow-up, depending on loop diuretic dose. RESULTS: For the 225 patients (median age 80 years, 67% women) analyzed, the receiver-operating characteristic curve revealed an optimal cutoff of 95-mg furosemide-equivalent, stratifying into high-diuretic-dose (HDD) and low-diuretic-dose (LDD) groups. Intraprocedural success according to Tricuspid Valve Academic Research Consortium criteria was poorer in HDD patients (46% vs 68%, P = 0.002), as were outcomes (1-year mortality: 44% vs 11%, P < 0.001; HFH: 22% vs 10%, P < 0.001). HDD was independently associated with the combined endpoint (hazard ratio 2.498, 95% confidence interval 1.537-4.058, P < 0.001). New York Heart Association classification improved by 1 class or more in 68% of patients. Overall, the median diuretic dose at follow-up (median 388 days, interquartile range 362-537 days) remained stable. CONCLUSIONS: Patients with HDD undergoing TTVr had worse procedural and clinical outcomes. However, they experienced symptom relief without diuretic escalation. Diuretic increases in patients with severe TR should be closely monitored and may indicate a need for prompt TTVr evaluation. This may prevent diuretic-related side effects and improve outcomes.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».