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Enregistrement W2796354637 · doi:10.14740/gr972w

Clinical Predictors for Repeat Hospitalizations in Left Ventricular Assist Device (LVAD) Patients With Gastrointestinal Bleeding

2018· article· en· W2796354637 sur OpenAlexvenueno aff
Charles V. Welden, Wiley Truss, Gerald McGwin, Frederick Weber, Shajan Peter

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricular assist deviceGastrointestinal bleedingBleedHeart failureDestination therapyRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Internal medicineCohortCardiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients implanted with left ventricular assist devices (LVAD) carry an increased risk of gastrointestinal bleeding (GIB), estimated at 25% in most studies. Significant efforts are employed in localizing and stopping the source of bleeding, but the rates of repeat hospitalization for GIB remain surprisingly high. Given the increasing incidence of LVAD-dependent end-stage heart failure and the excessive costs associated with repetitive endoscopic investigations, risk factors associated with re-bleeding need to be determined. The aim of our study was to investigate clinical predictors associated with repeat hospitalizations for GIB in patients implanted with a LVAD. METHODS: We conducted a retrospective cohort using the prospectively assembled ventricular assist device database at the University of Alabama at Birmingham. We identified all end-stage heart failure patients who were implanted with a continuous-flow (CF) LVAD between Jan 1, 2009 and Dec 31, 2013. We excluded pulsatile devices, biventricular assist devices (BiVADs), right ventricular assist devices (RVADs), and patients under 19 years of age. RESULTS: There were 102 patients implanted with a CF-LVAD within the specified time period. With an average follow-up of 127 weeks, 32 (31.4%) patients developed GIB requiring 79 separate hospitalizations. Average time from LVAD implantation to first bleed was 343 days. The re-bleeding rate requiring readmission was 56.3% in those admitted with GIB, with eight (25%) of the patients necessitating multiple readmissions. The average hospital stay for a primary diagnosis of GIB was 9.45 days. Totally, 68 (86%) patients required endoscopic evaluation during their hospitalization, with 35 (44%) necessitating multiple procedures during the same admission. The average time to first endoscopy was 2.5 days with a median of 2 days. Patients receiving early endoscopy (< 48 h from admission) were 57% less likely to require future readmission for GIB compared to patients undergoing late endoscopy (> 48 h) (OR: 0.43, CI: 0.19 - 0.9). Other factors associated with repeat admissions for GIB included indication for LVAD (bridge to transplant had OR: 0.07, CI: 0.02 - 0.27), male gender (OR: 10.4, CI: 1.8 - 59), length of initial hospital stay (OR: 0.83, CI: 0.71 - 0.97), and INR on admission (OR: 3.6, CI: 1.46 - 8.8). Although not statistically significant, patients undergoing subsequent endoscopies during a single admission were 84% less likely to develop re-bleeding in the future (OR: 0.158, CI: 0.025 - 1.02). CONCLUSIONS: GIB in LVAD patients is a significant problem with high rates of readmission despite extensive endoscopic investigations and anticoagulant adjustments. Our experience revealed that early endoscopy, longer initial hospital stay, and better INR control were all associated with decreased rates of readmission for GIB in this population. These modifiable factors should be emphasized and addressed in the future to reduce the burdens associated with repeated hospitalizations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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