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Enregistrement W2981912072 · doi:10.1093/eurheartj/ehz748.0536

P1784Dismal outcomes and high societal burden of mitral valve regurgitation in France in the recent era

2019· article· en· W2981912072 sur OpenAlexaff
A Vahanian, Pascal Candolfi, Martine Gilard, B I Iung, Thierry Mesana, M E S Enriquez-Sarano

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMitral regurgitationMitral valve regurgitationPopulationHeart failureMitral valveHeart diseaseDisease burdenvalvular heart diseasePediatricsEndocarditisInternal medicineEmergency medicineSurgeryDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mitral regurgitation (MR) is the most common heart valve disorder worldwide. The contrast between the large burden of MR and the overall low number of performed mitral valve surgery suggest a marked undertreatment of MR patients. Large and comprehensive contemporary data assessing the management and outcome of patients with MR as well as the societal burden of the disease at the Nationwide level are currently lacking. Methods Based on a French mandatory administrative hospital-discharge database, we collected all admissions in France both in public and private hospitals in 2014 and 2015 with MR as primary or secondary code. Patients with infective endocarditis, congenital or rheumatic disease were excluded. Cost were calculated for patients admitted in public hospitals. Results In 2014–2015, 107,412 patients with MR were admitted in France in 1238 public and private hospitals; 74,098 patients (69%) presented with primary MR (PMR) and 33,314 patients (31%) with secondary MR (SMR). Overall 8,676 patients (8%) were operated on (81% PMR) within 1 year and 98,736 (92%) were conservatively managed and constituted our study population. Mean age was 77±15 years (50% were ≥80 years and 12% ≥90 years) and 53% were female. Most of the patients presented with comorbidities and Charlson Index was ≥2 in 53% of the population. In-hospital and one-year mortality were 4.1% and 14.3% respectively. Readmission were very common and one-year mortality/readmission all cause, and one-year mortality / CHF readmission rates were 67% and 34% respectively and increased with age, Charlson Index, CHF at presentation and SMR etiology but events rate remained notably high in the PMR subset (64% and 28% respectively). The total annual cost in public hospitals (initial hospitalisation and readmissions) was 325,716,311 euros. When only readmissions for heart failure were considered (43% of all readmissions), total annual cost was 202,904,869 euros. Conclusion In this large administrative contemporary nationwide database, 1) MR was a common reason for admission and affected an elderly population with frequent comorbidities, 2) less than 10% of patients were offered any intervention, 3) MR was associated with high mortality and readmissions rates in all subsets; 4) MR represented a major societal burden with an extrapolated annual cost between 250 and 400 million euros. These finding highlight the critical need to develop strategies to improve the overall management and outcomes of patients with both primary and secondary MR. Acknowledgement/Funding Edwards Lifesciences

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)0,002
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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