Presentation and outcomes of mitral valve surgery in France in the recent era: a nationwide perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Unbiased information regarding the surgical management of patients with mitral regurgitation (MR) at the nationwide level are scarce and mainly US-based. The Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information, a mandatory national database, offers the unique opportunity to assess the presentation and outcomes of all consecutive mitral valve (MV) surgeries performed in France in the contemporary era. METHODS: We collected all MV surgeries performed for MR in France in 2014-2016. MR aetiology was classified as degenerative (DMR), secondary (SMR) or Other (rheumatic or congenital disease and infective endocarditis). RESULTS: During the 3-year period, 18 167 MV surgeries were performed in France (55% repair and 45% replacement; 52% isolated). Age was 66±12 years and 59% were male. Aetiology was DMR in 42%, SMR in 16% and other in 42% including 19% with uncertain aetiologies. Overall, in-hospital mortality was 6.5% and increased with age, female gender, Charlson Comorbidity Index, type of surgery (replacement vs repair), associated surgery (combined vs isolated) and MR aetiology (all p<0.01). In-hospital mortality and rate of death/readmission for heart failure (HF) at 1 year were 3.4% and 13%, respectively for DMR (2.4% and 11% for isolated DMR) and 7.8% and 27%, respectively for SMR (5.5% and 23% for isolated SMR). Repair rate was 55% overall, 68% in DMR and 72% for isolated DMR surgery (70% of all DMR). Repair rates decreased with age, Charlson Comorbidity Index and female sex (all p<0.0001). CONCLUSION: In this cross-sectional contemporary prospective nationwide database, in-hospital mortality and 1 year rate of death and HF readmission were considerable overall and in all subsets. Repair rates were suboptimal overall especially in the elderly and women subsets. These results underline the need to develop strategies to improve management and outcomes of patients with both DMR and SMR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».