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Enregistrement W4306290981 · doi:10.1093/eurheartj/ehac544.480

Mortality and 30-day readmission rate following leadless pacemaker implantation: insights from the Nationwide Readmissions Database

2022· article· en· W4306290981 sur OpenAlexaboutno aff
R Tonegawa-Kuji, Koshiro Kanaoka, Makoto Mori, Masa Tsugu Nakai, Yoshitaka Iwanaga

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cerebral and Cardiovascular Center
Mots-clésMedicineLogistic regressionComplicationEmergency medicineMortality rateQuarter (Canadian coin)PopulationDatabaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clinical trials and registry data showed encouraging outcomes for leadless pacemaker (LP) implantation. However, reports of patient characteristics, trends, and clinical outcomes in a real-world population are limited. Purpose To provide real-world evidence of the rates, trends, and patient characteristics associated with in-hospital complications and 30-days readmission after LP implantations. Methods Using the all-payer, nationally representative Nationwide Readmissions Database between 2017 and 2019, we analyzed leadless or conventional pacemaker implantations. The national trends of in-hospital mortality, in-hospital complication rates and 30-day readmission rates after pacemaker implantation and their national trends were analyzed. Mixed-effects multivariable logistic regression analysis was performed to identify factors associated with in-hospital death and 30-days readmission in LP patients. Results A total of 137,732 admissions (age: 78 [70–85], 5,986 LP implantations) were analyzed (Figure 1). The in-hospital mortality, overall in-hospital complication rate, and 30-days readmission rates after LP implantations were 5.0%, 16%, and 16%, respectively. In LP recipients, the national estimate of in-hospital mortality declined from 10.9% in the second quarter of 2017 to 4.3% in the fourth quarter of 2019 (P<0.001) (Figure 2a). Furthermore, the national estimate of overall complication rate declined from 20.6% in the second quarter of 2017 to 13.0% in the fourth quarter of 2019 (P<0.001) (Figure 2b). Conversely, non-elective 30-day readmission rate did not show any increasing or decreasing trends in LP recipients (P=0.74) (Figure 2c). In LP recipients, female sex (odds ratio [OR] 1.42, 95% confidence interval [CI] 1.04–1.93), history of heart failure (OR 2.02, 95% CI 1.46–2.79), and first quartile annual pacemaker implantation hospital volume (OR 2.49, 95% CI 1.56–3.97, fourth quartile annual pacemaker implantation hospital volume used as a reference standard) were factors associated with in-hospital death. Conclusions Analysis of the nationally representative claims database in the US showed in-hospital mortality, complication rates, and non-elective 30-day readmission rate of 5.0%, 16%, and 16% respectively, for LP implantation performed during hospitalization. Although in-hospital mortality and complication rates showed a decreasing trend over time, ongoing surveillance is needed for the safety of LP implantation. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Public hospital(s). Main funding source(s): Intramural research fund (21-6-9)for cardiovascular diseases of national cerebral and cardiovascular center.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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