Quality of life after transcatheter aortic valve implantation: Perspectives from a Canadian data base
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background We examined changes in quality of life (QOL) of patients after transcatheter aortic valve implantation (TAVI). Methods We conducted an observational cohort study of consecutive patients who had TAVI between 2016-2019 in British Columbia, Canada. QOL was measured at baseline, 30-day and 1-year using the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ-OS). We used linear regression modelling to examine factors associated with 30-day changes in QOL, logistic regression modelling to identify predictors of having a poor outcome, and Cox regression modelling to ascertain risk estimates of the effect of QOL on 1-year mortality. Results The cohort included 1,706 patients [742 women (43.5%)]; median [interquartile range, IQR] age 83 (77,86). Median (IQR) baseline KCCQ-OS was 45 (28.2,67), indicating severe impairment. Patients alive at 1-year (91.3%) reported a mean improvement of 24.1 (95% CI, 22.7-25.6) points in the KCCQ-OS at 30-day, which was sustained at 1-year (25.3; 95% CI, 23.8,26.8). Older age, lower baseline health status, lower aortic valve gradient, lower hemoglobin, atrial fibrillation and non-transfemoral access were associated with worse 30-day QOL. At 1-year, 65% of patients had a favourable outcome; additional risk factors for 1-year mortality (8.7%) were male sex, NYHA Class IV, severe pulmonary and renal disease, diabetes, and in-patient status. Conclusions TAVI is associated with significant early improvement in QOL which is sustained at 1 year in a "real world" registry. The inclusion of QOL can support treatment decision and the patient-centred evaluation of TAVI
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».