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Enregistrement W2908126157 · doi:10.1161/jaha.118.010407

Association Between Wait Time for Transcatheter Aortic Valve Replacement and Early Postprocedural Outcomes

2019· article· en· W2908126157 sur OpenAlexafffundabout
Gabby Elbaz‐Greener, Brianne Yarranton, Feng Qiu, David Wood, John G. Webb, Stephen E. Fremes, Sam Radhakrishnan, Harindra C. Wijeysundera

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaHealth Sciences CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCorHealth Ontario
Mots-clésMedicineValve replacementEmergency medicineHazard ratioCohortReferralPopulationInternal medicineStenosisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rapid growth in transcatheter aortic valve replacement ( TAVR ) demand has translated to inadequate access, reflected by prolonged wait times. Increasing wait times are associated with important adverse outcomes while on the wait-list; however, it is unknown if prolonged wait times influence postprocedural outcomes. Our objective was to determine the association between TAVR wait times and postprocedural outcomes. Methods and Results In this population-based study in Ontario, Canada, we identified all TAVR procedures between April 1, 2010, and March 31, 2016. Wait time was defined as the number of days between initial referral and the procedure. Primary outcomes of interest were 30-day all-cause mortality and all-cause readmission. Multivariable regression models incorporated wait time as a nonlinear variable, using cubic splines. The study cohort included 2170 TAVR procedures, of which 1741 cases were elective and 429 were urgent. There was a significant, nonlinear relationship between TAVR wait time and post- TAVR 30-day mortality, as well as 30-day readmission. We observed an increased hazard associated with shorter wait times that diminished as wait times increased. This statistically significant nonlinear relationship was seen in the unadjusted model as well as after adjusting for clinical variables. However, after adjusting for case urgency status, there was no relationship between wait times and postprocedural outcomes. In sensitivity analyses restricted to either only elective or only urgent cases, there was no relationship between wait times and postprocedural outcomes. Conclusions Wait time has a complex relationship with postprocedural outcomes that is mediated entirely by urgency status. This suggests that further research should elucidate factors that predict hospitalization requiring urgent TAVR while on the wait list.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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