Transcatheter aortic valve replacement program development: Recommendations for best practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) is an increasingly available therapy for the management of aortic stenosis in higher risk populations. Beyond addressing the procedural challenges, centers must attend to the unique requirements of developing TAVR programs from referral to follow-up. AIM: The aim of this article is to outline the recommendations for best practice for program development from centers with early and extensive experience. RECOMMENDATIONS: The guideline-recommended Heart Team approach requires interdisciplinary agreements, delineation of roles and responsibilities, and the development of the role of the TAVR Coordinator. To support appropriate case selection, the screening and evaluation must be organized in a comprehensive clinic visit. In addition to the multimodality imaging tests, the assessment of functional status and frailty is pivotal to the eligibility decision. Throughout the TAVR trajectory, careful attention must be afforded to the integration of geriatric best practices. Pre-procedure care requires patient and family education to manage expectations and facilitate early discharge planning. Peri-procedural care planning, including equipment requirements, monitoring protocols, and emergency intervention agreements, contributes to procedural success. The aims of post-procedure care are to monitor the recovery, facilitate the rapid return to baseline status, and optimize length of stay. TAVR programs require data management strategies to facilitate and monitor program growth, support program evaluation, and meet the requirements for submission to national registries. CONCLUSION: TAVR represents a paradigm shift in the management of structural heart disease. Programmatic success and patient outcomes depend on the development of a comprehensive and collaborative program tailored to TAVR.
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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) | 0,002 | 0,027 |
| 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) | 0,000 | 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 ».