Increasing Wait-Time Mortality for Severe Aortic Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) has emerged as a reasonable alternative to surgical aortic valve replacement (SAVR) for patients with severe aortic stenosis (AS). There is limited data on temporal trends in wait-times and access to care for patients with AS, irrespective of treatment modality. We sought to investigate the trends in wait-times for the treatment (either SAVR or TAVR) of AS in Ontario, Canada, and to understand the drivers of wait-list mortality and hospitalization due to heart failure. Methods: In this population-level retrospective cohort study, we identified patients from April 1, 2012, to March 31, 2018, who were referred for treatment of symptomatic severe AS awaiting either SAVR or TAVR. The primary outcome was the median total wait-time from referral date to either SAVR or TAVR procedure. Primary clinical outcomes were all-cause mortality and heart failure-related hospitalizations while on the wait-list. Results: The referral cohort consisted of a total of 22 876 referrals for aortic valve replacement, with (N=8098) TAVR and (N=14 778) SAVR referrals. The mean and median wait times for the overall AVR cohort were 87 and 59 days, respectively. The TAVR subcohort had longer wait-times (median 84 days) compared with the SAVR subcohort (median 50 days). Year over year, there was a statistically significant an increase in wait-times ( P <0.001) for the overall AS cohort as well as each of the TAVR ( P <0.0001) and SAVR ( P <0.0001) subgroups. Wait-time mortality was 2.5% (TAVR 5.2% and SAVR 1.05%), while the cumulative probability of heart failure hospitalization was 3.6% (TAVR 7.7% and SAVR 1.3%). Conclusions: In patients with severe symptomatic AS awaiting aortic valve replacement, there has been a trend of increasing wait times for both SAVR and TAVR. This was associated with increasing mortality and hospitalizations related to heart failure while on the wait-list.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».