Risk Factors for Hospital Readmission Post-Transcatheter Aortic Valve Implantation in the Contemporary Era: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite transcatheter aortic valve implantation (TAVI) becoming a widely accepted therapeutic option for the management of aortic stenosis, post-procedure readmission rates remain high. Rehospitalization is associated with negative patient outcomes, as well as increased healthcare costs, and has therefore been identified as an important target for quality improvement. Strategies to reduce the post-TAVI readmission rate are needed but require the identification of patients at high risk for rehospitalization. Our systematic review aims to identify predictors of post-procedure readmission in patients eligible for TAVI. Methods: We conducted a comprehensive search of the MEDLINE, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) databases for the time period from 2015 to the present for articles evaluating risk factors for rehospitalization post-TAVI with a follow-up period of at least 30 days in adults age ≥ 70 years with aortic stenosis. The quality of included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. We present the results as a qualitative narrative review. Results: We identified 49 studies involving 828,528 patients. Post-TAVI readmission is frequent, and rates vary (14.9% to 54.3% at 1 year). The most-frequent predictors identified for both 30-day and 1-year post-TAVI readmission are atrial fibrillation, lung disease, renal disease, diabetes mellitus, in-hospital life-threatening bleeding, and non-femoral access. Conclusions: This systematic review identifies the most-common predictors for 30-day and 1-year readmission post-TAVI, including comorbidities and potentially modifiable procedural approaches and complications. These predictors can be used to identify patients at high-risk for readmission who are most likely to benefit from increased support and follow-up post-TAVI.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».