Impact of procedural capacity on transcatheter aortic valve replacement wait times and outcomes: a study of regional variation in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There has been rapid growth in the demand for transcatheter aortic valve replacement (TAVR), which has the potential to overwhelm current capacity. This imbalance between demand and capacity may lead to prolonged wait times, and subsequent adverse outcomes while patients are on the waitlist. We sought to understand the relationship between regional differences in capacity, TAVR wait times and morbidity/mortality on the waitlist. METHODS AND RESULTS: We modelled the effect of TAVR capacity, defined as the number of TAVR procedures per million residents/region, on the hazard of having a TAVR in Ontario from April 2012 to March 2017. Our primary outcome was the time from referral to a TAVR procedure or other off-list reasons on the waitlist/end of the observation period as measured in days. Clinical outcomes of interest were all-cause mortality, all-cause hospitalisations or heart failure-related hospitalisations while on the waitlist for TAVR. There was an almost fourfold difference in TAVR capacity across the 14 regions in Ontario, ranging from 31.5 to 119.5 TAVR procedures per million residents. The relationship between TAVR capacity and wait times was complex and non-linear. In general, increased capacity was associated with shorter wait times (p<0.001), reduced mortality (HR 0.94; p=0.08) and all-cause hospitalisations (p=0.009). CONCLUSIONS: The results of the present study have important policy implications, suggesting that there is a need to improve TAVR capacity, as well as develop wait-time strategies to triage patients, in order to decrease wait times and mitigate the hazard of adverse patient outcomes while on the waitlist.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».