Incremental cost and length of stay associated with postprocedure delirium in transcatheter and surgical aortic valve replacement patients in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the impact of post-procedure delirium on resource utilization following transcatheter and surgical aortic valve replacement (TAVR and SAVR, respectively). BACKGROUND: Postprocedure delirium is associated with worse long-term survival after TAVR and SAVR. However, its effect on resource utilization has been understudied. METHODS: Using the 2015 Medicare Provider Analysis and Review File (MedPAR), we retrospectively analyzed elderly (≥80 years) Medicare beneficiaries receiving either SAVR or endovascular TAVR in the United States. Multivariate regression models estimating hospitalization cost and length of stay (LoS) were adjusted for patient demographics, comorbidities, and nondelirium complications. RESULTS: A total of 21,088 discharges were available for analysis (12,114 TAVR and 8,974 SAVR). TAVR patients were older (87 ± 3.8 vs. 84 ± 2.7 years; P < 0.001) with a higher comorbidity burden (Charlson index 3.0 ± 1.8 vs. 2.1 ± 1.7; P < 0.0001). Despite this, fewer TAVR patients (1.6%) experienced postoperative delirium during the index hospitalization compared to surgical patients (3.6%; P < 0.0001). Delirium was associated with a 4.16 [3.51-4.81] day longer hospital LoS and $15,592 ($12,849-$18,334) higher incremental hospitalization cost. When stratified by treatment approach, the adjusted incremental cost of delirium was +$13,862 ($9,431-$18,292) with TAVR and +$16,656 ($13,177-$20,136) with SAVR with an additional hospital LoS of +3.39 (2.34-4.43) days and +4.63 (3.81-5.45) days for TAVR and SAVR, respectively. CONCLUSIONS: Postprocedure delirium is associated with significantly increased hospitalization costs and LoS following AVR. TAVR was associated with a lower postoperative delirium rate compared to SAVR. Post-TAVR delirium may be associated with less resource consumption than post-SAVR delirium.
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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 | 0,000 |
| 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 ».