Outcome of Mitral Valve Repair or Replacement: A Comparison by Propensity Score Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no randomized trials comparing outcomes after mitral valve (MV) repair and replacement. Propensity scoring is a powerful tool that has the potential to reduce selection bias in nonrandomized studies. METHODS: From the BC Cardiac Registries, 2,060 patients presented for MV surgery, with or without CABG between 1991 and 2000. We then identified 322 MV repairs who were then matched by propensity score to an equal number of MV replacement patients. We compared survival and freedom from re-operation outcomes using Cox proportional hazards model analysis. Multivariable analysis was then used to compare outcomes in 358 MV repair patients with 352 MV replacement patients who had undergone chordal sparing surgery. RESULTS: The comparison groups generated using propensity scores were well balanced with respect to all collected baseline risk factors. Median follow-up time was 3.4 years. Patients undergoing MV repair had significantly improved survival (RR 0.46; 95% CI, 0.28 to 0.75) but a trend toward more re-operations (RR 2.11; 95% CI, 1.00 to 4.47) compared with patients undergoing replacement. Mitral valve repair patients still had better survival (RR 0.52; 95% CI, 0.32 to 0.85) compared with MV replacement patients who had undergone chordal sparing surgery. CONCLUSIONS: We used propensity score methods to reduce selection bias in a population-based cohort of patients undergoing MV repair/replacement. Repair was associated with better survival, but a trend to increased re-operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».