Drivers and outcomes of variation in surgical versus transcatheter aortic valve replacement in Ontario, Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand the patient and hospital level drivers of the variation in surgical versus trascatheter aortic valve replacement (SAVR vs TAVR) for patients with aortic stenosis (AS) and to explore whether this variation translates into differences in clinical outcomes. BACKGROUND: Adoption of TAVR has grown exponentially worldwide. Notwithstanding, a wide variation in TAVR rates has been seen within and between countries and in some jurisdictions AS is still primarily being managed by SAVR. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study in Ontario, Canada, including individuals who received TAVR or SAVR between 2016 and 2020. We developed iterative hierarchical logistic regression models for the likelihood of receiving TAVR instead of SAVR examining sequentially patient characteristics, hospital factors and year of procedure, calculating the median ORs and variance partition coefficients for each. Using Cox proportional hazards models, we examined the relationship between TAVR/SAVR ratio on all-cause mortality and readmissions. RESULTS: Annual procedures rates per million population increased from 171 to 201, mainly driven by the expansion of TAVR. TAVR/SAVR ratios differed substantially between hospitals, from 0.21 to 3.27. Neither patient nor hospital factors explained the between-hospital variation in AS treatment. The TAVR/SAVR ratio was significantly associated with clinical outcomes with high ratio hospitals having lower mortality and rehospitalisations. CONCLUSIONS: Despite the expansion of TAVR, dramatic variation exists that is not explained by patient or hospital factors. This variation was associated with differences in clinical outcomes, suggesting that further work is needed in understanding and addressing inequity of access.
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 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 ».