Sex differences in outcomes of transcatheter edge‐to‐edge repair with MitraClip: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transcatheter edge-to-edge repair (TEER) with MitraClip improves outcomes among select patients with moderate-to-severe and severe mitral regurgitation; however, data regarding sex-specific differences in the outcomes among patients undergoing TEER are limited. METHODS: An electronic search of the PubMed, Embase, Central, and Web of Science databases for studies comparing sex differences in outcomes among patients undergoing TEER was performed. Summary estimates were primarily conducted using a random-effects model. RESULTS: Eleven studies with a total of 24,905 patients (45.6% women) were included. Women were older and had a lower prevalence of comorbidities, including diabetes, chronic kidney disease, and coronary artery disease. There was no difference in procedural success (odds ratio [OR]: 0.75, 95% confidence interval [CI]: 0.55-1.05) and short-term mortality (i.e., up to 30 days) between women and men (OR: 1.16, 95% CI: 0.97-1.39). Women had a higher incidence of periprocedural bleeding and stroke (OR: 1.34, 95% CI: 1.15-1.56) and (OR: 1.57, 95% CI: 1.10-2.25), respectively. At a median follow-up of 12 months, there was no difference in mortality (OR: 0.98, 95% CI: 0.89-1.09) and heart failure hospitalizations (OR: 1.07, 95% CI: 0.68-1.67). An analysis of adjusted long-term mortality showed a lower incidence of mortality among women (hazards ratio: 0.77, 95% CI: 0.67-0.88). CONCLUSIONS: Despite a lower prevalence of baseline comorbidities, women undergoing TEER with MitraClip had higher unadjusted rates of periprocedural stroke and bleeding as compared with men. There was no difference in unadjusted procedural success, short-term or long-term mortality. However, women had lower adjusted mortality on long-term follow-up. Future high-quality studies assessing sex differences in outcomes after TEER are needed to confirm these findings.
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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) | 0,005 | 0,078 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».