Learning Curve in Left Ventricular Assist Device Implantation: Low Volumes Do Not Equate Bad Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle