Impact of selected comorbidities on the presentation and management of aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contemporary data regarding the impact of comorbidities on the clinical presentation and management of patients with severe aortic stenosis (AS) are scarce. METHODS: Prospective registry of severe patients with AS across 23 centres in nine European countries. RESULTS: Of the 2171 patients, chronic kidney disease (CKD 27.3%), left ventricular ejection fraction (LVEF) <50% (22.0%), atrial fibrillation (15.9%) and chronic obstructive pulmonary disease (11.4%) were the most prevalent comorbidities (49.3% none, 33.9% one and 16.8% ≥2 of these). The decision to perform aortic valve replacement (AVR) was taken in a comparable proportion (67%, 72% and 69%, in patients with 0, 1 and ≥2 comorbidities; p=0.186). However, the decision for TAVI was more common with more comorbidities (35.4%, 54.0% and 57.0% for no, 1 and ≥2; p<0.001), while the decision for surgical AVR (SAVR) was decreased with increasing comorbidity burden (31.9%, 17.4% and 12.3%; p<0.001). The proportion of patients with planned AVRs that were performed within 3 months was significantly higher in patients with 1 or ≥2 comorbidities than in those without (8.7%, 10.0% and 15.7%; p<0.001). Furthermore, the mean time to AVR was significantly shorter in patients with one (30.5 days) or ≥2 comorbidities (30.8 days) than in those without (35.7 days; p=0.012). Patients with reduced LVEF tended to be offered an AVR more frequently and with a shorter delay while patients with CKD were less frequently treated. CONCLUSIONS: Comorbidities in severe patients with AS affect the presentation and management of patients with severe AS. TAVI was offered more often than SAVR and performed within a shorter time period.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».