Predictors of Poor Outcomes After Transcatheter Aortic Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) is a less invasive option for treatment of high-risk patients with severe aortic stenosis. We sought to identify patients at high risk for poor outcome after TAVR using a novel definition of outcome that integrates quality of life with mortality. METHODS AND RESULTS: Among 2137 patients who underwent TAVR in the PARTNER (Placement of Aortic Transcatheter Valve) trial or its associated continued access registry, quality of life was assessed with the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire-Overall Summary Scale (KCCQ-OS; range 0-100, where a higher score equates to a better quality of life) at baseline and at 1, 6, and 12 months after TAVR. A poor 6-month outcome (defined as death, KCCQ-OS score <45, or ≥10-point decrease in KCCQ-OS score compared with baseline) occurred in 704 patients (33%). Using a split-sample design, we developed a multivariable model to identify a parsimonious set of covariates to identify patients at high risk for poor outcome. The model demonstrated moderate discrimination (c-index=0.66) and good calibration with the observed data, performed similarly in the separate validation cohort (c-index=0.64), and identified 211 patients (10% of the population) with a ≥50% likelihood of a poor outcome after TAVR. A second model that explored predictors of poor outcome at 1 year identified 1102 patients (52%) with ≥50% likelihood and 178 (8%) with ≥70% likelihood of a poor 1-year outcome after TAVR. CONCLUSIONS: Using a large, multicenter cohort, we have developed and validated predictive models that can identify patients at high risk for a poor outcome after TAVR. Although model discrimination was moderate, these models may help guide treatment choices and offer patients realistic expectations of outcomes based on their presenting characteristics. CLINICAL TRIAL REGISTRATION URL: http://www.clinicaltrials.gov. Unique identifier: NCT00530894.
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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) | 0,000 | 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 ».