OP10 Outcomes Of Expanded Access To Transcatheter Aortic Valve Implantation In Ontario: A Model-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is a minimally invasive therapy for patients with severe aortic stenosis. In Ontario, increases in capacity have not matched the rapidly growing demand for TAVI. As a result, wait-times for TAVI in Ontario exceed guideline targets, and waitlist morbidity is consequently considerable. The objective of this study was to evaluate the clinical implications of expanded TAVI capacity. Methods We performed a decision analysis using an open, parallel, resource-constrained microsimulation from the Ontario Ministry of Health perspective. Simulated patients entered the model during a five-year period, and stayed in the model until death or end of time horizon. Referral numbers increased annually according to historical trends. The additional capacity required to meet wait-time benchmarks in five years was identified by a sensitivity analysis. Clinical outcomes were estimated for three strategies: (i) current practice with annual capacity increases; (ii) accelerated capacity increases achieving benchmarks after five years; and (iii) no increase in capacity. Outcomes included pre-procedural mortality and hospitalization, and the proportion of TAVIs performed urgently. Results Over the five years, we estimated that TAVI referrals would increase from 1,980/year to 3,268/year. To achieve wait-time benchmarks during this period, TAVI rates must be increased by approximately 6.3 percent annually, for a total of 12,220 procedures performed over the 5 years. Compared to current TAVI capacity increase, an accelerated increase in capacity achieving wait-time benchmarks led to a reduction of 29.36 percent in pre-procedural deaths, as well as 26.38 percent in pre-procedural hospitalizations and 30.31 percent in nonelective TAVIs. Conclusions Increases in TAVI capacity in Ontario must be accelerated to meet wait-time benchmarks in five years. Expansion of TAVI care in Ontario would be associated with considerable reductions in mortality and hospitalizations. Without intervention, both wait-times and adverse outcomes on the waitlist are expected to continue increasing. Prioritization strategies to mitigate the adverse effects of long wait-times must be used until wait-time targets are achieved.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».