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Enregistrement W4381125663 · doi:10.1093/ehjci/jead119.148

Incidence trends and management of severe aortic valve stenosis in the community over 20 years of practice

2023· article· en· W4381125663 sur OpenAlexaff
Giovanni Benfari, Benjamin Essayagh, Héctor I. Michelena, Ying Zi, Flavio Ribichini, Juan A. Crestanello, David Messika–Zeitoun, Bernard Prendergast, Bonnie Po Wong, Prabin Thapa, Maurice Enriquez‐Sarano

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)PopulationInternal medicineCardiologyAortic valveAortic valve replacementStenosisEjection fractionDemographyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background Severe aortic-stenosis (AS) is the guideline-based indication for aortic-valve-replacement (AVR) performance, which has markedly increased with transcatheter approaches, suggesting possible increasing AS incidence. However, reported secular trends of AS incidence remain contradictory, uncertain and lacking quantitative Doppler-Echocardiographic ascertainment. Thus, population-based trends in presentation, treatment and outcome are unknown. Methods All adults residents our County (MN,USA) diagnosed with incident (first-diagnosis) severe AS based on quantitative Doppler-Echocardiography (aortic-valve-area≤1cm2, aortic-valve-area-index≤0.6cm2/m2, mean-gradient≥40mmHg, peak-velocity≥4m/s, Doppler-velocity-index≤0.25) between 1997–2016, were accounted for and trends for incidence, presentation, treatment and outcome analysed. Results Incident severe-AS was diagnosed in 1069 community-residents over 20-years. Incidence-rate was 52.5[49.4–55.8] per 100.000 patient/year, slightly higher in male vs. female and was almost unchanged after age and sex adjustment for the US population 53.8[50.6–57.0] per-100000 residents/year. Over 20-years severe AS-incidence remained stable (p = 0.20) but absolute-burden of incident-cases markedly increased (p = 0.0004) due to population growth. Incidence-trend differed by sex, stable in men (incidence-rate-ratio 0.99, p = 0.72) but declining in women: (incidence-rate-ratio 0.93, p = 0.024). AS clinical-presentation, age, symptoms, comorbidity, ventricular size/function, valve-area-index, low-flow or low-ejection-fraction AS, remained stable. Over the study 20 years, AVR performance grew (1997–2001 to 2012–2016, at 3-month:14% to 21%, p = 0.02; at 1-year 19% to 33%,p<0.0001), and was more prompt (from 1.3[0.11–3.3]years in 1997–2001 to 0.48[0.15–2.11]years in 2013–2016, p = 0.001) but severe AS undertreatment remained prominent (>40%). Early-AVR (within 3-months) was associated with survival benefit (adjusted-hazard-ratio 0.55[0.42–0.71], p<0.0001) stable throughout the 20-years. Despite these improvements, overall mortality, 8.3% within 3-months, 17.8% within 1-year, 36% within 3-years, was swift, considerable and unabated (all p≥0.44) throughout the 20-year study. Conclusion Over 20 years, the population incidence of severe-AS remained stable with increased absolute case-burden purely related to population growth. Despite stable severe-AS presentation, AVR performance grew notably, but while declining, undertreatment remained substantial and disease-lethality did not decline. These findings have important population-health management implications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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