Aortic valve replacement for aortic stenosis in France – influence of centers' volumes on TAVR adoption rate and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Over the last decade, transcatheter aortic valve replacement (TAVR) became extensively used, now being the recommended as first line procedure for aortic valve replacement (AVR) in selected patients' populations. It is unknown whether TAVR adoption rate and variability in outcomes is influenced by centers' volume. Methods From a French administrative hospital-discharge database, we collected all AVR performed in France between 2007 and 2019. Centers were stratified to terciles based on their annual SAVR per year per center during 2007–2009 (“pre TAVR era”). Results There was 218,489 AVRs (153,747 SAVR and 74,732 TAVR) performed in 46 centers between 2007–2019. Number of total AVR and even more so number of number of TAVR significantly and linearly increased from 2007 to 2019 in all terciles but faster in the high volume tercile (+17, +17 and +31 AVR/center/year in the low, middle and high terciles respectively, P [ANCOVA]<0.001; +11, + 19 and +33 TAVR/center/year in the low, medium and high tercile respectively, P [ANCOVA] <0.00, Figure 1). The age of patients underwent TAVR remained grossly unchanged in all three terciles, however, the Charlson index declined from 2010 to 2019 (from 1.35±1.42 to 0.65±1.04, from 1.21±1.40 to 0.65±1.05 and from 1.53±1.58 to 0.81±1.21, in the low, middle and high terciles, P for trend <0.001, 0.021, and <0.001, respectively). Charlson score in the years 2017–2019, was higher in the high than middle and low terciles (0.87±1.22, 0.76±1.11 and 0.65±1.04, respectively, P<0.0001). The in-hospital mortality rate for TAVR significantly declined from 2010 to 2019 for TAVR in all terciles (from 8.3% to 2.1%, from 7.5% to 2.5% and from 8.2% to 2.1% for low, middle and high TAVR terciles, respectively; p for trend = 0.002, 0.001 and <0.001, respectively, Figure 2). Average mortality in 2017–2019 was similar in all terciles (2.3%, 2.5% and 2.2% for low, middle and high terciles, respectively, P=0.47). After adjusting for age, sex and Charlson score, mortality was higher in the low tercile compared with middle and high terciles (OR 1.15, P<0.001, confidence interval [CI] 1.0–1.2, and OR 1.18, P<0.001, CI 1.1–1.2, respectively). Conclusions From 2007 to 2019 total AVR linearly increased, mostly due to increase in TAVR, irrespective of centers' volume, but increase rate was higher in high volume centers. A constant decline in patients risk profile, with a striking decrease in mortality rate, was observed in all volume terciles. High-volume centers patients' have higher risk profile, with adjusted mortality slightly lower than medium and low volume centers. Funding Acknowledgement Type of funding sources: None.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».