Trends in aortic valve replacement for aortic stenosis: a French nationwide study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Transcatheter aortic valve replacement (TAVR) as an alternative to surgical aortic valve replacement (SAVR) has profoundly changed the management of patients with aortic valve stenosis (AS). Large unbiased nationwide data regarding TAVR implementation, impact on SAVR and their respective outcomes are scarce. METHODS AND RESULTS: Based on a French administrative hospital-discharge database, we collected data on all consecutive aortic valve replacements (AVRs) performed in France for AS between 2007 and 2019 [106 253 isolated SAVR (49%), 46 514 combined SAVR (21%), and 65 651 TAVR (30%)]. The number of AVR linearly increased between 2007 and 2019 (from 10 892 to 23 109, P for trend < 0.0001) due to a marked increase in TAVR (from 253 to 13 030, P for trend < 0.0001), while SAVR increased up to 2013 and then declined (10 892 in 2007, 12 699 in 2013, and 10 079 in 2019). The Charlson index decreased linearly for TAVR, but in two steps for SAVR (2011 and 2017). In-hospital mortality rates of both SAVR and TAVR declined (both P for trend < 0.0001) and were similar or lower for TAVR than for isolated SAVR in patients 75 years or above in the last 3 years (2017-19). Complication rates of TAVR also declined but permanent pacemaker rates remained high and length of stay substantial (16.7% and median 6 days, respectively, in 2017-19). CONCLUSION: The number of AVR has doubled in a decade and TAVR has become the dominant form of AVR in 2018. The improvement in patient profiles seems to have anticipated the demonstrated benefit of TAVR in intermediate and low-risk patients. In patients 75 years or older, TAVR should be considered as the first option. We also highlight two important areas for improvement, the high permanent pacemaker rates, and the long length of stay even in the contemporary era. Our results may have major implications for clinical practice and policymakers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».