CHANGES IN OUTCOMES OVER TIME IN INTERMEDIATE-RISK PATIENTS TREATED FOR SEVERE AORTIC STENOSIS
Notice bibliographique
Résumé
Background:The advent of TAVR changed the practice for treating patients with severe aortic stenosis. Heart-Teams improved their decision-making process to refer patients to the best and safest treatment. Evidence allowed centers to increase funding and TAVR volume and extend indications to different risk category of patients. This study evaluates the outcomes of intermediate-risk patients treated for severe aortic stenosis in an academic center. Methods:Between 2012 and 2019, 812 patients with aortic stenosis underwent TAVR or SAVR. A propensity score-matching analytic strategy was used to balance groups and adjust for time periods. Outcomes were recorded according to the Society of Thoracic Surgeons Guidelines; primary outcome being 30-day mortality and secondary outcomes being perioperative course and complications. Results:No difference in mortality was seen but complications differed: more postoperative transient ischemic attacks, permanent pacemaker implantations and perivalvular leaks in the transcatheter group, while more acute kidney injuries, atrial fibrillation, delirium, postoperative infections and bleeding, tamponade and need for reoperation in the surgical group as well as longer hospital length-of-stay. However, over the years, morbidities/mortality decreased for all patients treated for aortic stenosis. Conclusions:Data showed an improvement in morbidities/mortality for intermediate risk patients treated with SAVR or TAVR. Increased funding allowed for higher TAVR volume by increasing access to this technology. Also, the difference in complications could impact healthcare cost. By incorporating important metrics such as length-of-stay, readmission rates and complications into decision-making, the Heart-Team can improve clinical outcomes, healthcare economics and resource utilization.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».