Impact of Prior Q-Wave Myocardial Infarction in Transcatheter Aortic Valve Replacement Patients With Reduced Ejection Fraction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary artery disease is prevalent in transcatheter aortic valve replacement (TAVR) patients, but the specific impact of prior Q-wave myocardial infarction (QWMI), a marker of transmural infarction, remains underexplored. This study evaluated the clinical impact of QWMI in TAVR patients with left ventricular ejection fraction (LVEF) < 50%. Methods: Multicenter study including 1172 consecutive patients undergoing TAVR with contemporary devices, stratified according to prior QWMI. The primary outcome was all-cause mortality or heart failure hospitalization (HFH) over a median follow-up of 3 (1-4) years. Secondary endpoints included changes in LVEF and independent predictors of adverse outcomes. Results: = 0.013) were independent predictors of adverse outcomes. Conclusions: Up to 1 out of 10 TAVR patients with reduced LVEF had prior QWMI, which was associated with impaired LVEF recovery, especially in those with anterior QWMI, and worse clinical outcomes at 3-year follow-up, largely driven by comorbidities. These findings underscore the importance of advanced preprocedural imaging, tailored therapeutic strategies, and integrated multidisciplinary care to enhance outcomes in this high-risk TAVR population.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».