Clinical Impact of Crossover Techniques for Primary Access Hemostasis in Transfemoral Transcatheter Aortic Valve Replacement Procedures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the occurrence of vascular complications (VCs) following transfemoral transcatheter aortic valve replacement (TAVR) with new-generation devices according to the use of a crossover technique (COT). BACKGROUND: The use of a COT (with/without balloon) has been associated with a reduction of VCs in TAVR patients. However, scarce data support its use with second-generation devices. Also, its potential benefit in obese patients (at high-risk of VCs) has not been elucidated. METHODS: A multicenter study including 2214 patients who underwent full percutaneous transfemoral TAVR (COT, 1522 patients; no COT, 692 patients). Thirty-day events were evaluated according to the use of a COT using a multivariate logistic regression model. A subanalysis was performed in obese patients. RESULTS: Primary access major VCs (3.5% COT vs 3.9% no COT; P=.19), major/life-threatening bleeding (3.4% COT vs 2.0% no COT; P=.33), and mortality rates (2.4% COT vs 2.6% no COT; P=.23) were similar between groups. However, minor VCs (11.7% COT vs 5.9% no COT; P<.001) and postprocedural acute renal failure (8.9% COT vs 3.9% no COT; P<.001) were higher in patients undergoing the COT. In the overall cohort, percutaneous closure device failure was more frequent in obese patients (4.0% in the obese group vs 1.9% in the non-obese group; P<.01), but these differences were no longer significant in those undergoing a COT (3.4% in the obese group vs 2.0% in the non-obese group; P=.12). Indeed, in the subset of obese patients, the COT tended to be associated with fewer VCs (3.4% COT vs 5.9% no COT; P=.09). CONCLUSIONS: The use of a COT was not associated with a reduction of major VCs or improved outcomes. However, some patient subsets, such as those with higher body mass index, may benefit from the use of a COT. These findings would suggest the application of a tailored strategy, following a risk-benefit assessment in each TAVR candidate.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».