Abstract 179: Temporal Trends and Clinical Consequences of Wait-Times for Trans-Catheter Aortic Valve Replacement: A Population Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trans-catheter 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 TAVI 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 4,461 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 post-reimbursement period stabilized at 82-84 days, and has remained unchanged since September 2012. The cumulative probability of wait-list mortality and heart failure hospitalization was 4.3% and 14.7% respectively, with a relatively constant increase in events with increased wait-times. Conclusion: Post-reimbursement 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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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».