Rapid Deployment Valves Are Advantageous in the Redo Setting: A Single-Centre Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The spectrum on how to manage aortic valve disease continues to widen. The purpose of this study is to add further clarification to the role of rapid deployment valves (RDVs) by comparing their outcomes with traditional sutured valves (TSVs) in the reoperative aortic valve replacement (AVR) setting. Methods: This study was a retrospective review of all patients undergoing a second surgical reoperation for aortic valve disease. Patients were categorized into 2 groups: RDV and TSV. Cox proportional hazards regression models were used to determine the association between exposures of interest and the primary and secondary outcomes, after adjusting for all the baseline characteristics. The primary outcome was major adverse cardiovascular events (MACE) within 3 years, which was the composite of all-cause death, readmission for myocardial infarct, readmission for stroke, and readmission for heart failure. Results: A total of 307 patients made up the study population from 2010 to 2019. Of those, 254 patients received TSV, and 53 patients received RDV. RDV patients were significantly older than TSV patients by 10 years, on average. Shorter cardiopulmonary bypass (CPB) times were found with the RDV group. There was no significant difference in the primary outcome of MACE within 3 years. Conclusions: This single-centre large cohort study of patients with reoperative AVR found that RDVs facilitate smoother operations by saving 1 hour of cross-clamp time and CPB time. Furthermore, RDVs have comparable outcomes with TSVs, despite the significantly older patient population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».