Aetiology, prevalence, and prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Tricuspid regurgitation (TR) is a common yet often overlooked valvular disorder that carries a substantial impact on morbidity and mortality. It is increasingly recognized as a heterogeneous entity with different phenotypes identified (primary, atrial secondary, ventricular secondary, and cardiac implantable electronic device-related). Contemporary population studies and disease-specific registries reveal that secondary TR is highly prevalent in elderly patients, those with heart failure of any phenotype, and in candidates for transcatheter aortic or mitral interventions. Prognosis varies widely according to aetiology, with atrial secondary TR consistently associated with better survival than ventricular secondary TR. Across diverse settings, TR severity is an independent predictor of mortality, and several clinical scores, including the TRI-SCORE, Wang score, and TRIO score, have been developed to refine risk stratification. Recent staging models integrating ventricular function, renal status, and biomarkers suggest that intervention during an intermediate disease phase, before irreversible end-organ damage, may optimize outcomes. Together, these advances underscore the need for accurate phenotyping, structured prognostic assessment, and timely intervention to improve the care of patients with TR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».