Abstract 13158: Improving Clinical Outcomes by Implementing a Multi-Disciplinary Pulmonary Vein Stenosis Team
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pulmonary vein stenosis (PVS) is a rare disease that is associated with high mortality. In 2015, we instituted a multidisciplinary PVS team and surveillance protocol to aid disease detection and treatment. Hypothesis: Implementation of a PVS team will improve clinical outcomes in children with PVS Methods: In this retrospective study (2009-2019), we compared patient characteristics, disease surveillance and treatment practices for primary PVS patients prior to the introduction of the PVS team (NoPVT, first intervention between 2009-2014) and after the introduction of the PVS team (PVT, first intervention between 2015-2019). Results: In our cohort, there were 29 patients in the NoPVT group and 33 patients in the PVT group. We found no significant difference between the median age of first intervention (0.48 (0.22-0.92) years, NoPVT vs 0.66 (0.5-1.1) years, PVT), presence of bilateral disease (34%,NoPVT vs 65%, PVT) and number of veins diseased at diagnosis (2.1 ± 0.15 veins, NoPVT vs 2.3± 0.18 veins PVT). Following pulmonary vein interventions, more patients had surveillance axial imaging after introduction of the PVS team (28% NoPVT vs 72% PVT; p<0.05), with an average number of surveillance scans increased per patient (1.2± 0.46 NoPVT vs 2.4±0.33 PVT, p=0.05). There was an increased number of reinterventions for disease recurrence (17% NoPVT vs 42% PVT; p=0.05). Freedom from death at 1 and 2 years was 56% and 52% in the NoPVT cohort and 83% and 70% in the PVT cohort (p=0.068). Conclusions: Adoption of a surveillance protocol and dedicated PVS team has the potential to improve outcomes in children with primary PVS.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».