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Enregistrement W7091614114 · doi:10.1016/j.xjon.2025.09.043

Thirty years of experience with full-root Ross procedure in the pediatric population—Timing matters!

2025· article· en· W7091614114 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJTCVS Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoss procedureStandard of careCongenital diseaseMEDLINEFontan procedureSurgical procedures

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The optimal timing of Ross procedure in pediatric patients remains unclear. We aimed to analyze how age, diagnosis, autograft support, and Konno-incision impact outcome. Methods: Patients (0-18 years) undergoing primary/secondary Ross/Ross-Konno from August 1993 to November 2023 were included. Mortality, autograft replacement rate, and greater than mild autograft regurgitation were analyzed in the full cohort and subgroups (age, diagnosis, primary/secondary Ross, Ross/Ross-Konno, autograft support) using time-to-event methods. Propensity-score matching was performed to adjust for differences in baseline characteristics of patients undergoing supported/nonsupported Ross procedures. Results: = .03). Matched pairs (supported vs nonsupported Ross, n = 30 each) did not show differences in primary outcomes. Conclusions: The Ross procedure in pediatric patients demonstrated good long-term outcomes. Mortality risk is greater in neonates/infants and patients with isolated aortic stenosis. Adolescent patients/patients undergoing secondary Ross procedures were associated with greater autograft replacement rates.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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