Cardiovascular outcomes and trends of Transcatheter vs. Surgical aortic valve replacement among octogenarians with heart failure: A Propensity Matched national cohort analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Heart failure (HF) is a complex clinical syndrome with symptoms and signs that result from any structural or functional impairment of ventricular filling or ejection of blood. Limited data is available regarding the in-hospital outcomes of TAVR compared to SAVR in the octogenarian population with HF. Methods: The National Inpatient Sample (NIS) database was used to compare TAVR versus SAVR among octogenarians with HF. The primary outcome was in-hospital mortality. The secondary outcome included acute kidney injury (AKI), cerebrovascular accident (CVA), post-procedural stroke, major bleeding, blood transfusions, sudden cardiac arrest (SCA), cardiogenic shock (CS), and mechanical circulatory support (MCS). Results: A total of 74,995 octogenarian patients with HF (TAVR-HF n = 64,890 (86.5%); SAVR n = 10,105 (13.5%)) were included. The median age of patients in TAVR-HF and SAVR-HF was 86 (83-89) and 82 (81-84) respectively. TAVR-HF had lower percentage in-hospital mortality (1.8% vs. 6.9%;p < 0.001), CVA (2.5% vs. 3.6%; p = 0.009), SCA (9.9% vs. 20.2%; p < 0.001), AKI (17.4% vs. 40.8%); p < 0.001), major transfusion (26.4% vs 67.3%; p < 0.001), CS (1.8% vs 9.8%; p < 0.001), and MCS (0.8% vs 7.3%; p < 0.001) when compared to SAVR-HF. Additionally, post-procedural stroke and major bleeding showed no significant difference. The median unmatched total charges for TAVR-HF and SAVR-HF were 194,561$ and 246,100$ respectively. Conclusion: In this nationwide observational analysis, TAVR is associated with an improved safety profile for octogenarians with heart failure (both preserved and reduced ejection fraction) compared to SAVR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».