Implantable cardiac defibrillators in octogenarians
Notice bibliographique
Résumé
<sec><strong>OBJECTIVE</strong> Implantable cardiac defibrillators (ICD) implantation in the very elderly remains controversial. We aimed to describe the experience and outcome of patients over 80 years old implanted with an ICD in Belgium. </sec><sec><strong>METHODS</strong> Data were extracted from the national QERMID-ICD registry. All implantations performed in octogenarians between February 2010 and March 2019 were analysed. Data on baseline patient characteristics, type of prevention, device configuration and all-cause mortality were available. To determine predictors of mortality, multivariable Cox proportional hazard regression modelling was performed. </sec><sec><strong>RESULTS</strong> Nationwide, 704 primo ICD implantations were performed in octogenarians (median age 82, IQR 81-83 years; 83% male and 45% secondary prevention). During a mean follow-up of 3.1 ± 2.3 years, 249 (35%) patients died, of which 76 (11%) within the first year after implantation. In multivariable Cox regression analysis age (HR = 1.15, <i>P</i> = 0.004), oncological history (HR = 2.43, <i>P</i> = 0.027) and secondary prevention (HR = 2.23, <i>P</i> = 0.001) were independently associated with 1-year mortality. A better preserved left ventricular ejection fraction (LVEF) was associated with a better outcome (HR = 0.97, <i>P</i> = 0.002). Regarding overall mortality multivariable analysis withheld age, history of atrial fibrillation, centre volume and oncological history as significant predictors. Higher LVEF was again protective (HR = 0.99, <i>P</i> = 0.008). </sec><sec><strong>CONCLUSIONS</strong> Primary ICD implantation in octogenarians is not often performed in Belgium. Among this population, 11% died within the first year after ICD implantation. Advanced age, oncological history, secondary prevention and a lower LVEF were associated with an increased one-year mortality. Age, low LVEF, atrial fibrillation, centre volume and oncological history were indicative of higher overall mortality. </sec>
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».