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Enregistrement W4321501159 · doi:10.1001/jamasurg.2022.8127

Association of Days Alive and Out of the Hospital After Ventricular Assist Device Implantation With Adverse Events and Quality of Life

2023· article· en· W4321501159 sur OpenAlexaff
Pierre‐Emmanuel Noly, Xiaoting Wu, Hechuan Hou, Kathleen L. Grady, J. Stewart, Robert B. Hawkins, Guangyu Yang, K. Dennie Kim, Min Zhang, Lourdes Cabrera, Keith D. Aaronson, Francis D. Pagani, Donald S. Likosky, Ashraf Shaaban Abdel Aziz Abou El Ela, Paul C. Tang, Michael P. Thompson, Peter Sassalos, Supriya Shore, Thomas Cascino, Jeffrey S. McCullough, Grace S. Chung, Allison M. Janda, Alexander A. Brescia, Gardner Yost, Austin E. Airhart

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineAdverse effectCohortVentricular assist deviceRetrospective cohort studyDestination therapyIncidence (geometry)Internal medicineEmergency medicineQuality of life (healthcare)SurgeryHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: There is a need to better assess the cumulative effect on morbidity and mortality in patients undergoing durable left ventricular assist device (LVAD) implantation. This study evaluates a patient-centered performance metric (days alive and out of hospital [DAOH]) for durable LVAD therapy. Objective: To determine the incidence of percent of DAOH before and after LVAD implantation and (2) explore its association with established quality metrics (death, adverse events [AEs], quality of life). Design, Settings, and Participants: This was a retrospective national cohort study of Medicare beneficiaries implanted with a durable continuous-flow LVAD between April 2012 and December 2016. The data were analyzed from December 2021 to May 2022. Follow-up was 100% complete at 1 year. Data from The Society of Thoracic Surgeons Intermacs registry were linked to Medicare claims. Main Outcomes and Measures: The number of DAOH 180 days before and 365 days after LVAD implantation and daily patient location (home, index hospital, nonindex hospital, skilled nursing facility, rehabilitation center, hospice) were calculated. Percent of DAOH was indexed to each beneficiary's pre- (percent DAOH-BF) and postimplantation (percentage of DAOH-AF) follow-up time. The cohort was stratified by terciles of percentage of DAOH-AF. Results: Among the 3387 patients included (median [IQR] age: 66.3 [57.9-70.9] years), 80.9% were male, 33.6% and 37.1% were Interfaces Patient Profile 2 and 3, respectively, and 61.1% received implants as destination therapy. Median (IQR) percent of DAOH-BF was 88.8% (82.7%-93.8%) and 84.6% (62.1-91.5%) for percent of DAOH-AF. While DAOH-BF was not associated with post-LVAD outcomes, patients in the low tercile of percentage of DAOH-AF had a longer index hospitalization stay (mean, 44 days; 95% CI, 16-77), were less likely to be discharged home (mean. -46.4 days; 95% CI, 44.2-49.1), and spent more time in a skilled nursing facility (mean, 27 days; 95% CI, 24-29), rehabilitation center (mean, 10 days; 95% CI, 8-12), or hospice (mean, 6 days; 95% CI, 4-8). Increasing percentage of DAOH-AF was associated with patient risk, AEs, and indices of HRQoL. Patients experiencing non-LVAD-related AEs had the lowest percentage of DAOH-AF. Conclusions and Relevance: Significant variability existed in the percentage of DAOH within a 1-year time horizon and was associated with the cumulative AEs burden. This patient-centered measure may assist clinicians in informing patients about expectations after durable LVAD implantation. Validation of percentage DAOH as a quality metric for LVAD therapy across centers should be explored.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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