僧帽弁修復後の収縮期の前動き：予測計算モデル

目的：収縮期前動き（SAM）は、僧帽弁修復後の陰湿な合併症になる可能性があります。SAMを予測することは、非常に経験豊富な僧帽弁の外科医であっても、挑戦です。このパイロット作業の目標は、僧帽弁修復中にSAMを計算および防止できる計算ソフトウェアを初めて説明することでした。 方法：SAMを予測するための臨床ソフトウェアであるMATLABグラフィカルユーザーインターフェイスを使用して、標準的な技術で修復されている変性僧帽弁を持つ136人の患者を対象としたソフトウェアのパフォーマンスをテストしました。6つの重要な心エコーパラメーターの組み合わせを使用して、SAMリスクスコアを計算しました。モデルの識別性パフォーマンスは、受信機が操作する特性曲線の下の領域によって評価されました。受信機操作特性を使用して、患者をSAMの低、中、高リスクに分割しました。SAMのリスクを減らすために、仮想僧帽弁修復（事後葉の切除と僧帽弁環式）のシミュレーションもテストされました。 結果：SAMの発生率は8.1％でした。73％がソフトウェアによって高いリスクとして検出されました。受信機を運営する特性モデルの判別パフォーマンスの下の領域は0.87でした（95％信頼区間：0.78-0.95）。15 mmに固定されたリーフレットの長さを使用した後葉の切除をシミュレートすると、推定SAMリスクが更新され、すべての患者が低リスクで分類されました。 結論：このソフトウェアは、僧帽弁修復中にSAMを予測して優れた識別を示すように設計された最初の計算モデルです。このソフトウェアは、術前にSAMリスクを予測する可能性があり、採用された手法に応じて、常に低リスクのSAMプロファイルを実現するために、仮想標識修復シミュレーションの後に予測する可能性があります。

OBJECTIVES: Systolic anterior motion (SAM) can be an insidious complication after mitral repair. Predicting SAM represents a challenge, even for very experienced mitral valve surgeons. The goal of this pilot work was to illustrate for the first time, a computational software able to calculate and prevent SAM during mitral repair. METHODS: Using MATLAB graphical user interface, a clinical software to predict SAM, we tested the performances of the software on 136 patients with degenerative mitral valves undergoing repair with standard techniques. A combination of 6 key echocardiographic parameters was used to calculate the SAM risk score. The discriminative performance of the model was assessed by the area under the receiver-operating characteristic curve. The receiver-operating characteristic was used to divide patients into low, medium and high risk for SAM. Simulation of virtual mitral repair (posterior leaflet resection and mitral ring annuloplasty) was also tested to reduce the risk of SAM. RESULTS: The incidence of SAM was 8.1%; 73% were detected as high risk by the software. The area under the receiver-operating characteristic model discriminant performance was 0.87 (95% confidence interval: 0.78-0.95). Simulating a posterior leaflet resection with the leaflet length fixed at 15 mm, the estimated SAM risk was updated, and all patients were then classified at low risk. CONCLUSIONS: This software is the first computational model designed to predict SAM during mitral repair to show excellent discrimination. This software has the potential to predict SAM risk preoperatively and, after a virtual step-by-step mitral repair simulation, depending on the technique adopted, to always achieve a low-risk SAM profile.