Sex difference and outcome trends following transcatheter aortic valve replacement
Notice bibliographique
Résumé
Background Based on worldwide registries, approximately 50% of patients who underwent transcatheter aortic valve replacement (TAVR) are female patients. Although TAVR procedures have improved tremendously in recent years, differences in outcome including mortality between sexes remain. We aimed to investigate the trends in TAVR in the early and new eras of utilization and to assess TAVR outcomes in female patients vs. male patients. Methods Using the 2011–2017 National Inpatient Sample (NIS) database, we identified hospitalizations for patients with the diagnosis of aortic stenosis during which a TAVR was performed. Patients' sociodemographic and clinical characteristics, procedure complications, and mortality were analyzed. Piecewise regression analyses were performed to assess temporal trends in TAVR utilization in female patients and in male patients. Multivariable analysis was performed to identify predictors of in-hospital mortality. Results A total of 150,647 hospitalizations for TAVR across the United States were analyzed during 2011–2017. During the study period, a steady upward trend was observed for TAVR procedures in both sexes. From 2011 to 2017, there were significantly more TAVR procedures performed in men [80,477 (53.4%)] than in women [70,170 (46.6%)]. Male patients had significantly higher Deyo-CCI score and comorbidities. Differences in mortality rates among sexes were observed, presenting with higher in-hospital mortality in women than in men, OR 1.26 [95% CI 1.18–1.35], p < 0.001. Conclusion Utilization of TAVR demonstrated a steady upward trend during 2011–2017, and a similar trend was presented for both sexes. Higher in-hospital mortality was recorded in female patients compared to male patients. Complication rates decreased over the years but without effect on mortality differences between the sex groups.
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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 | 0,005 |
| 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 ».