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Enregistrement W3109125965 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.3170

Increased mortality in women with severe aortic stenosis and low ejection fraction

2020· article· en· W3109125965 sur OpenAlexfundaboutno aff
Albert J. Paquin, Mohamed‐Salah Annabi, David Bienjonetti-Boudreau, Philippe Pîbarot, Marie‐Annick Clavel

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineEjection fractionInternal medicineCardiologyvalvular heart diseaseStenosisHeart failureCoronary artery diseaseAortic valve replacementProportional hazards modelUnivariate analysisAortic valve stenosisRetrospective cohort studyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Women with severe aortic stenosis (AS) tend to be operated with more advanced valvular heart disease. They also have worse survival after aortic valve replacement (AVR). This difference between sexes in surgical referral and its relationship to mortality have not been previously studied in patients with severe AS and low left ventricular ejection fraction (LVEF). Purpose To assess sex differences in patients with severe AS and low LVEF, and to evaluate their potential association with mortality. Methods This is a retrospective study of consecutive patients presenting with a diagnosis of severe AS and low LVEF (≤50%) on echocardiogram, at the Quebec Heart and Lung Institute between 2004–2015. Patients were excluded if they had congenial or rheumatic heart disease, and/or more than moderate aortic regurgitation. Patients were compared according to sex for incidence of AVR and long-term all-cause mortality with univariate (Kaplan-Meyer with log-rank test), and multivariate analysis (Cox regression model) adjusting for baseline comorbidities, LVEF and severity of valvular disease. Results Our database had a total of 1129 patients, of which 578 were included in the analysis. There were 149 women (26%). Mean follow-up time was 3.10±3.04 years (1795 patient-years). There were 279 AVR and 284 deaths. Women were older (77±11 vs 74±10 years, p=0.004), and had less coronary artery disease (60% vs 79%, p<0.001) and dyslipidemia (55% vs 72%, p<0.001). Women had comparable severity of AS at baseline, with better LVEF (37% vs 35%, p=0.02). In univariate analysis, there was a strong tendency for increased mortality in women compared to men (p=0.06). After comprehensive baseline adjustement, female sex was predictive of mortality (HR 1.33 [1.00–1.75], p=0.04). Women were also less likely to be operated than men (HR 0.70 [0.51–0.94], p=0.02). After further adjustment for AVR as a time-dependent variable, there was only a trend toward the significance of sex as a predictor of mortality (p=0.12). In a sex-specific analysis of predictors of mortality, LVEF was predictive of mortality in women (HR 0.97 [0.94–0.99], p=0.007), while not in men (0.99 [0.98–1.01], p=0.51). Conclusions Despite adjustment for comorbidities and AS severity, women were less likely to be referred to AVR and had a higher overall mortality. After adjustment for AVR, female sex was no longer a predictor of mortality, underlying the negative impact of the lack of treatment in women with decreased LVEF. Thus underrecognition and suboptimal management of severe AS in female patients with low LVEF should be further investigated to identify contributing factors and possible solutions. Funding Acknowledgement Type of funding source: Public Institution(s). Main funding source(s): Dr Clavel has received a grant from the Heart and Stroke Foundation of Canada

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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