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摘要 目的 基于超声心动图和血流动力学数据，提出了一种基于人工智能的新型表型分析方法，用于在经导管主动脉瓣置换术 (TAVR) 前对重度主动脉瓣狭窄 (AS) 患者进行分层。本研究旨在根据这种新型分层系统分析 TAVR 后主动脉瓣外心脏损伤的恢复情况。方法 先前建立了所提出的表型分析方法，该方法采用来自双中心登记处的 366 名重度 AS 患者的数据。在这项连续研究中，247 名患者 (67.5%) 获得了 TAVR 后第 147±75.1 天的超声心动图随访数据。结果 通过 TAVR 矫正重度 AS 显著降低了同时患有重度二尖瓣反流的患者比例（从 9.29% 降至 3.64%，p 值：0.0015）。此外，肺动脉压力得到改善（估计收缩期肺动脉压力：从 47.2±15.8 到 43.3±15.1 mm Hg，p 值：0.0079）。然而，右心功能障碍以及严重三尖瓣反流患者的比例保持不变。持续性右心功能障碍的群集最终显示 2 年生存率分别为 69.2%（95% CI 56.6% 至 84.7%）和 74.6%（95% CI 65.9% 至 84.4%），与几乎没有或没有持续性心肺功能障碍的群集（88.3%（95% CI 83.3% 至 93.5%）和 85.5%（95% CI 77.1% 至 94.8%））相比显着降低。结论 这种表型分析方法可在术前识别出重度 AS 患者，这些患者在 TAVR 后无法从主动脉瓣外心脏损伤中恢复，因此其生存率显著降低。重要的是，决定预后的不是初次就诊时的肺动脉高压程度，而是右心功能障碍的不可逆性。
能够对重度主动脉瓣狭窄患者进行表型分析
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