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Enregistrement W4200101218 · doi:10.1093/eurheartj/suab147.025

599 Gender-based differences in TAVI outcomes: report from a large contemporary real-world population of self-expandable valves

2021· article· en· W4200101218 sur OpenAlexaff
Alessandro Sticchi, Francesco Gallo, Vincenzo De Marzo, Kim Won-keun, Tobias Zeus, Rossella Ruggiero, Stefan Toggweiler, Federico De Marco, Bernhard Reimers, Luis Nombela‐Franco, Marco Barbanti, Salvatore Brugaletta, Tommaso Piva, Josep Rodés‐Cabau, Italo Porto, Antonio Colombo, Francesco Giannini

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Clinical endpointCohortInternal medicineDiabetes mellitusPopulationRetrospective cohort studyRandomized controlled trialCohort studyCardiologySurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims Small sub-study data derived from randomized clinical trials suggest a gender-based disparity in TAVI outcomes. However, large real-world contemporary data is missing. The aim of this study is to compare the risk factors, procedural characteristics and clinical outcomes of male and female patients who underwent transcatheter aortic valve implantation (TAVI) using two next-generation self-expandable bioprostheses (ACURATE neo and Evolut R/Pro valves). Methods We performed a first unmatched comparison and a propensity score-matched analysis (PSM) to assess the outcomes derived by the sex difference beyond the impact of pre-procedural risk factors in a large, contemporary, real-world, multicentre, international, retrospective registry of 3862 consecutive patients. The primary endpoint was a composite of all-cause death or any stroke (disabling and non-disabling) at 1 year. Results Sixty-four per cent (2162/3353 patients) of the study cohort was female and was older (mean age 82.3 years vs. 81.1 years for men (P<0.001)) had a higher BMI (27.7±5.7 for women vs. 27.2±4.5 for men), and lower prevalence of dyslipidaemia (50.2% vs. 54.7, P=0.037), diabetes (26.8% vs. 33.7, P<0.001), smoking (10.0% vs. 24.3%, P<0.001), COPD (17.4% vs. 21.9%, P=0.002), pacemaker/ICD (9.6% vs. 14.0%, P<0.001), previous cardiac surgery (8.6% vs. 18.8%, P<0.001), previous PCI (23.0% vs. 36.8%, P<0.001). Mean STS score for women was higher 5.2±3.9% vs. 4.5±3.4% (P<0.001). Women had higher mean valve gradients (45.4±17.1 vs. 42.7±14.7 mmHg; P<0.001), smaller valve areas (mean 0.7 cm2 vs. 0.9 cm2, P=0.037) and smaller annular perimeters (56.8±23.0 vs. 62.0±23.8, P<0.001). The primary endpoint was resulted in a rate of 7.9% vs. 6.9% (P=0.337) in the unmatched population and 9.4% vs. 6.0% (P=0.014) after the PSM, respectively for women and for men. Independently, there was no difference in mortality (5.9% vs. 5.6%; P=0.786) and stroke (2.5% vs. 1.8%; P=0.243) rates between women and men in the un-matched groups. Rates of cardiac tamponade (1.5% vs. 0.4%, P=0.008), major vascular complications (7.7% vs. 4.1%, P<0.001), life-threatening bleeding (2.8% vs. 1.4%, P=0.016), major bleeding (5.1% vs. 2.9%, P=0.004), need of transfusion (8.9% vs. 4.6%, P<0.001) and acute kidney injury (8.5% vs. 5.7%, P=0.009), were all significantly higher in women. After PSM, mortality was similar between the two groups (11.3% for women vs. 9.5% for men, P=0.264) but strokes were more prevalent in women (2.8% vs. 1.2%, P<0.024). Furthermore, in the matched population, major vascular complications (6.8% vs. 4.1%, P=0.024), need of transfusion (9.1% vs. 4.6%, P<0.001) and acute kidney injury (8.7% vs. 5.6%, P=0.009) remained significantly different between women and men, respectively. Conclusions In this large real-world contemporary TAVI registry, female gender was associated with higher rates of stroke, vascular complications, major bleeding, and acute kidney injury. Further studies are required to explore the underlying pathophysiological mechanisms for these observations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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