Learning Curve in Left Ventricular Assist Device Implantation: Low Volumes Do Not Equate Bad Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Most implantations of left ventricular assist devices (LVAD) are performed in low-volume centers. This study aimed to evaluate the procedural learning curve of HeartMate II (HM2) implantations by comparing outcomes between two time periods in a low-volume center. METHODS: All 51 consecutive patients undergoing HM2 implantation between January 2009 and December 2017 were reviewed and allocated into 2 groups: early-era group (from 2009 to 2014; n=25) and late-era group (from 2015 to 2017; n=26). The primary outcome was the 90-day mortality rate, and the secondary outcome was a composite of mortality, neurological event, reoperation for bleeding, need for temporary right ventricular assist device, and pump thrombosis at 90 days. Median follow-up time was 51 months (0-136). A cumulative sum (CUSUM) control analysis was used to establish a threshold of implantations that optimizes outcomes. RESULTS: Patients in the early era had a higher rate of diabetes, previous stroke, and inotrope support before HM2 implantation. The 90-day mortality rate was not significantly higher in the early era (24% vs. 15%, P=0.43), but the composite endpoint was significantly higher (76% vs. 42%, P=0.01). The CUSUM analysis found a threshold of 23 operations after which the composite endpoint was optimized. CONCLUSION: Patients undergoing HM2 implantation in a low-volume center have improving outcomes with number of cases and optimized results after a threshold of 23 cases. Significant changes in patient selection, surgical techniques, and patient management might lead to improved outcomes after LVAD implantation.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».