Patient‐prosthesis mismatch and surgical aortic valve replacement outcomes: Retrospective analysis of single‐center surgical data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-prosthesis mismatch (PPM) has been identified as a risk factor for mortality and reoperation in patients undergoing surgical aortic valve replacement (SAVR). We present a retrospective analysis of risk factors for PPM and the effects of PPM on early postoperative outcomes after SAVR. METHODS: Chart review was conducted for patients (N = 3003) undergoing SAVR. PPM was calculated from valve reference orifice areas and patient body surface area. Logistic regression was used to analyze risk factors for PPM and develop a risk score from these results. Regression was also conducted to identify associations between projected PPM status and postoperative outcomes. RESULTS: Risk factors for PPM included female sex, higher body mass index (BMI), and use of the St. Jude Epic valve. Patients receiving St. Jude trifecta valves or mechanical valves were less likely to have predicted PPM. We developed a risk score using BMI, sex, and valve type, and retrospectively predicted PPM in our cohort. Mild PPM (odds ratio [OR] = 2.267), severe PPM (OR = 2.869), male sex (OR = 2.091), and younger age (OR = 0.940) were all predictors of SAVR reoperation, while aortic root replacement was associated with reduced reoperation rates (OR = 0.122). Severe PPM carried a risk of in-hospital mortality (OR = 3.599), and moderate PPM carried a smaller but significant risk (OR = 1.920). Other factors increasing postoperative morbidity and mortality included older age, renal failure, and diabetes. CONCLUSION: PPM could be retrospectively predicted in our cohort using a risk calculation from sex, BMI and valve type. We conclude that all degrees of PPM carry risk for mortality and reoperation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».