Évolution échocardiographique et prédicteurs de progression de la sténose valvulaire aortique
Bibliographic record
Abstract
Introduction: L’utilisation clinique de biomarqueurs pour prédire la progression de la sténose valvulaire aortique (SVA) n’est pas encore validée à ce jour. Nous voulons évaluer des prédicteurs de la progression de la SVA d’étiologie dégénérative sur la valve aortique tricuspide. Méthodes: Nous avons identifié 126 cas avec SVA et ≥ 2 échocardiogrammes post-recrutement et 126 témoins appariés recrutés par la Biobanque de l’Institut de Cardiologie de Montréal. Nous avons collecté des données cliniques, échocardiographiques et génétiques de base et nous avons mesuré des biomarqueurs plasmatiques. L’évolution de la SVA a été établie par l’analyse des échocardiogrammes sériés et définie comme la variation moyenne par an des paramètres suivants: vitesse transvalvulaire aortique maximale, gradient transvalvulaire aortique moyen (GTAM), aire valvulaire aortique et aire valvulaire aortique indexée. Nous avons évalué l’association des données cliniques/échocardiographiques/génétiques (polymorphisme LPA rs10455872) avec la progression de la SVA et des biomarqueurs plasmatiques avec la présence et la progression de la SVA. Résultats: La durée moyenne de suivi a été de 2,4 ans. Selon des analyses multivariées concernant les données cliniques/échocardiographiques/LPA rs10455872, une fréquence cardiaque plus élevée (pour les patients plus agés et les hommes), le diabète (pour les hommes), et un plus grand GTAM au premier échocardiogramme sont associés à une évolution plus rapide de la SVA. La présence de régurgitation aortique au premier échocardiogramme est associée à une évolution plus lente de la SVA. L’analyse des biomarqueurs plasmatiques versus la présence et la progression de la SVA est en cours. Conclusion: Nos résultats indiquent que une fréquence cardiaque plus élevée, le diabète, et un plus grand GTAM au premier échocardiogramme sont associés avec une progression plus rapide de la SVA. Les résultats de cette étude pourraient contribuer à une approche plus personnalisée du suivi et du traitement de la SVA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".