Temporal Trends and Clinical Consequences of Wait Times for Transcatheter Aortic Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) represents a paradigm shift in the therapeutic options for patients with severe aortic stenosis. However, rapid and exponential growth in TAVR demand may overwhelm capacity, translating to inadequate access and prolonged wait times. Our objective was to evaluate temporal trends in TAVR wait times and the associated clinical consequences. METHODS: In this population-based study in Ontario, Canada, we identified all TAVR referrals from April 1, 2010, to March 31, 2016. The primary outcome was the median total wait time from referral to procedure. Piecewise regression analyses were performed to assess temporal trends in TAVR wait times, before and after provincial reimbursement in September 2012. Clinical outcomes included all-cause death and heart failure hospitalizations while on the wait list. RESULTS: The study cohort included 4461 referrals, of which 50% led to a TAVR, 39% were off-listed for other reasons, and 11% remained on the wait list at the conclusion of the study. For patients who underwent a TAVR, the estimated median wait time in the postreimbursement period stabilized at 80 days and has remained unchanged. The cumulative probability of wait-list mortality and heart failure hospitalization at 80 days was ≈2% and 12%, respectively, with a relatively constant increase in events with increased wait times. CONCLUSIONS: Postreimbursement wait time has remained unchanged for patients undergoing a TAVR procedure, suggesting the increase in capacity has kept pace with the increase in demand. The current wait time of almost 3 months is associated with important morbidity and mortality, suggesting a need for greater capacity and access.
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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) | 0,000 | 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 ».