Mortality and morbidity of surgical and transcatheter mitral valve repair in octogenarians: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Valvular heart disease (VHD) is a prominent problem in healthcare today with mitral regurgitation (MR) being the leading cause of VHD in the elderly population. While mitral valve repair (MVr) surgery is one of the only options for the end-stage disease, octogenarians are often denied MVr due to concerns with operative mortality and postoperative morbidity. To provide information on this underrepresented group of surgical patients, a systematic approach was taken to review the mortality and morbidity rates of octogenarians who received MVr. METHODS: Pubmed and Medline were searched for articles containing outcomes of octogenarians receiving surgical mitral valve repair (SMVr) or transcatheter mitral valve repair (TMVr) published after 2000. Ten articles met the inclusion criteria for a total of 7968 patients included in the analysis using Microsoft Excel, Version 2105. RESULTS: Short-term mortality rates for SMVr and TMVr were 2.6% and 1.4% for in-hospital, and 7.8% and 3.3% for 30 days, respectively. The average incidence of stroke, acute kidney injury, infection, and major bleeding for SMVr were 3.2%, 11.2%, 7.7%, and 24%, respectively, and 0.3%, 6.7%, 2.7%, and 7.9% for TMVr, respectively. CONCLUSION: Octogenarians receiving SMVr or TMVr experienced similar rates of short-term mortality and morbidity as younger populations, and when considering life expectancy, midterm mortality was also similar. With these results, denying octogenarians MVr operations based on age alone should be reconsidered. Depending on risk factors and comorbidities, either SMVr or TMVr is a viable and relatively safe option for octogenarians with severe MR.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,049 |
| 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 ».