Prevalence, Trends, and Outcomes of Pulmonary Embolism Treated with Mechanical and Surgical Thrombectomy from a Nationwide Inpatient Sample
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary embolism (PE) is the third most common vascular disease in the US, a frequently underdiagnosed and potentially fatal condition where embolic material blocks one or more pulmonary arteries impairing blood flow. In this study, we aim to describe the prevalence, outcomes, and predictors of mortality of PE patients treated with mechanical (MT) and surgical thrombectomy (ST). This is a retrospective study using the Agency for Healthcare Research and Quality’s HCUP NIS data from 2010−2018. We used the ninth and tenth revisions of the International Classification of Diseases clinical modification codes (ICD-9-CM and ICD-10-CM) to identify patients admitted with a primary diagnosis of PE (ICD-10-CM codes I26.02, I26.09, I26.92, I26.93, I26.94, and I26.99; ICD-9-CM codes 415.11, 415.13, and 415.19). We extracted demographics, hospital-level, and patient-level characteristics, and defined the severity of comorbid conditions using Deyo modification of the Elixhauser Comorbidity Index. The primary outcomes of interest were the utilization trends of PE (treated with MT and ST); the secondary outcomes were mortality, discharge to facility, peri-procedural complications, and length of hospital (LOS) stay; the tertiary outcome was to identify the predictors of in-hospital mortality. From 2010−2018, there were 1,627,718 hospitalizations for PE, of which 6531 (0.39%) underwent MT and 3465 (0.21%) underwent ST. The utilization trend of MT increased from 336 (0.20%) in 2010 to 1655 (0.87%) in 2018; the utilization trend of ST was 260 (0.15%) in 2010 and 430 (0.23%) in 2018. The unadjusted in-hospital mortality for MT was 9.1% with the mean LOS being 7(±0.3) days; for ST, mortality was 13.9% with a mean LOS of 13(±0.4) days. The occurrences of periprocedural complications for MT and ST were as follows: invasive mechanical ventilation was 13.8% and 32%; cardiopulmonary bypass was 3.3% and 68.3%; pulmonary embolectomy surgery was 1.7%; and bleeding complications were 1.4% and 3.4%. Predictors associated with in-hospital mortality for MT were: increasing age (OR 1.2, 95% CI 1.0−1.3, p < 0.026), female sex (OR 1.9, 95% CI 1.2−2.8, p < 0.004), large hospitals (OR 2.2, 95% 1.4−3.5, p < 0.001), and teaching hospitals (OR 1.8, 95% CI 1.1−3.1, p < 0.023). The predictor of in-hospital mortality for ST was increasing age (OR 1.2, 95% CI 1.0−1.4, p < 0.046). The number of MT procedures performed has rapidly increased over the past decade. Further studies are warranted to determine their rise and therapeutic use.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».