Patient Risk Assessment for Transcatheter Aortic Valve Replacement at Veterans Health Administration Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare patient-level risk assessment at Veterans Affairs (VA) hospitals in patients undergoing transcatheter aortic valve replacement (TAVR) with patients included in the Society for Thoracic Surgeons/American College of Cardiology Transcatheter Valve Therapy (STS/ACC TVT) registry. METHODS: We retrospectively analyzed the outcomes of veterans with severe aortic stenosis (AS) receiving TAVR from 2012-2016 at eight VA hospitals and compared them with TVT registry outcomes from 2012-2015. Patients were identified via administrative data. Univariable and multivariable Cox proportional hazards models were used to examine 30-day and 1-year all-cause mortality, 30-day and 1-year transient ischemic attack/stroke rates, and permanent pacemaker (PPM) implantation rates. RESULTS: During the study period, a total of 726 veterans underwent TAVR including valve-in-valve procedures (n = 50). Patients were predominantly male (98.2%), with mean age of 78.5 ± 9.3 years; 49.1% were at prohibitive risk and 12.1% were at high risk for surgical aortic valve replacement; 30-day and 1-year all-cause mortality rates were 2.5% and 14.7%, respectively; 30-day and 1-year combined TIA/stroke rates were 6.5% and 13.5%, respectively. In the TVT registry, 15.8% and 37.8% of patients were at prohibitive and high risk, respectively; 30-day and 1-year mortality rates were 5.7% and 22.7%, respectively, and stroke rates were 2.1% and 4.0%, respectively. CONCLUSIONS: This report on TAVR risk assessment within the VA system demonstrates that despite a large proportion of patients classified as prohibitive risk, TAVR was associated with favorable 30-day and 1-year all-cause mortality rates when compared with published outcomes from the STS/ACC TVT registry.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».