Gait Speed Predicts 30-Day Mortality After Transcatheter Aortic Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical risk scores do not include frailty assessments (eg, gait speed), which are of particular importance for patients with severe aortic stenosis considering transcatheter aortic valve replacement. METHODS AND RESULTS: We assessed the association of 5-m gait speed with outcomes in a cohort of 8039 patients who underwent transcatheter aortic valve replacement (November 2011-June 2014) and were included in the Society of Thoracic Surgeons/American College of Cardiology Transcatheter Valve Therapy Registry. We evaluated the association between continuous and categorical gait speed and 30-day all-cause mortality before and after adjustment for Society of Thoracic Surgeons-predicted risk of mortality score and key variables. Secondary outcomes included in-hospital mortality, bleeding, acute kidney injury, and stroke. The overall median gait speed was 0.63 m/s (25th-75th percentile, 0.47-0.79 m/s), with the slowest walkers (<0.5 m/s) constituting 28%, slow walkers (0.5-0.83 m/s) making up 48%, and normal walkers (>0.83 m/s) constituting 24% of the population. Thirty-day all-cause mortality rates were 8.4%, 6.6%, and 5.4% for the slowest, slow, and normal walkers, respectively (P<0.001). Each 0.2-m/s decrease in gait speed corresponded to an 11% increase in 30-day mortality (adjusted odds ratio, 1.11; 95% confidence interval, 1.01-1.22). The slowest walkers had 35% higher 30-day mortality than normal walkers (adjusted odds ratio, 1.35; 95% confidence interval, 1.01-1.80), significantly longer hospital stays, and a lower probability of being discharged to home. CONCLUSIONS: Gait speed is independently associated with 30-day mortality after transcatheter aortic valve replacement. Identification of frail patients with the slowest gait speeds facilitates preprocedural evaluation and anticipation of a higher level of postprocedural care. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT01737528.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».