Abstract 16999: Analysis of Risk Factors for Mortality and Morbidity of Surgical Aortic Valve Replacement for Aortic Stenosis: Risk Models From a Japanese Database
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical aortic valve replacement (sAVR) is the standard treatment for atherosclerotic aortic stenosis; however, trans-catheter aortic valve replacement (tAVR) is being increasingly used for high risk patients. The risks associated with sAVR have usually been assessed by operative mortality. However, it may be meaningful to assess the risk for operative morbidity. Purpose: This study aimed to create risk models associated with sAVR for mortality, as well as for combined mortality and morbidity (M-M), using the Japan Adult Cardiovascular Surgery Database. Methods: A total of 14,100 patients who underwent sAVR with/without CABG between 2009 and 2012 were retrospectively evaluated. We excluded patients with contraindications to tAVR, except for chronic dialysis. Multiple logistic regression analysis was used to create a risk model for mortality (30 days postoperative and in-hospital), and for M-M (patient was hospitalized longer than 90 days or patient’s daily activities were disturbed with a modified Rankin scale of 4 or more at discharge). Results: Mortality was 3.1%, and rate of M-M was 10.9%. Significant risk factors are listed in the table. Risk factors common to both mortality and M-M were older age, chronic dialysis, atrial fibrillation, higher NYHA class, chronic lung disease, cerebrovascular disease, and congestive heart failure. Risk factors specific to M-M were history of psychoneurotic disorder, diabetes mellitus, obesity, and left ventricular dysfunction. Conclusions: Analyzing the risk factors not only for mortality but also for M-M may be useful in identifying appropriate candidates for tAVR.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».