Disability-free survival after major cardiac surgery: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular research has traditionally been dedicated to "tombstone" outcomes, with little attention dedicated to the patient's perspective. We evaluated disability-free survival as a patient-defined outcome after cardiac surgery. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of patients aged 40 years and older who underwent coronary artery bypass grafting (CABG) or single or multiple valve (aortic, mitral, tricuspid) surgery in Ontario between Oct. 1, 2008, and Dec. 31, 2016. The primary outcome was disability (a composite of stroke, 3 or more nonelective hospital admissions and admission to a long-term care facility) within 1 year after surgery. We assessed the procedure-specific risk of disability using cumulative incidence functions, and the relative effect of covariates on the subdistribution hazard using Fine and Gray models. RESULTS: The study included 72 824 patients. The 1-year incidence of disability and death was 2431 (4.6%) and 1839 (3.5%) for CABG, 677 (6.5%) and 539 (5.2%) for single valve, 118 (9.0%) and 140 (10.7%) for multiple valve, 718 (9.0%) and 730 (9.2%) for CABG and single valve, and 87 (13.1%) and 94 (14.1%) for CABG and multiple valve surgery, respectively. With CABG as the reference group, the adjusted hazard ratios for disability were 1.34 (95% confidence interval [CI] 1.21-1.48) after single valve, 1.43 (95% CI 1.18-1.75) after multiple valve, 1.38 (95% CI 1.26-1.51) after CABG and single valve, and 1.78 (95% CI 1.43-2.23) after CABG and multiple valve surgery. Combined CABG and multiple valve surgery, heart failure, creatinine 180 μmol/L or greater, alcohol use disorder, dementia and depression were independent risk factors for disability. INTERPRETATION: The cumulative incidence of disability was lowest after CABG and highest after combined CABG and multiple valve surgery. Our findings point to a need for models that predict personalized disability risk to enable better patient-centred care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».