Readmissions After Left Atrial Appendage Closure in Patients With Previous Ischemic Stroke or Transient Ischemic Attack
Notice bibliographique
Résumé
Background: We examined the frequency and risk factors associated with readmission after left atrial appendage closure (LAAC) in patients with and without previous ischemic stroke and/or transient ischemic attack (TIA). Methods: Hospitalizations for LAAC were identified from the US National Readmission Database, 2016-2018. The primary outcome was the first unplanned readmission after LAAC, with readmission times stratified into those occurring within 0 to 30 days vs within 31 to 180 days. Patients were stratified based on the history of previous stroke and/or TIA. Results: Of 12,901 discharges after LAAC, 28% had previous stroke and/or TIA, and 8.2% had a readmission within 30 days while 18% had a readmission within 31 to 180 days. The rates of in-hospital complications and readmissions at both periods were not significantly different between individuals with vs without previous stroke and/or TIA. Cardiac causes accounted for 28% of readmissions within 30 days and 32% of those within 31 to 180 days, and congestive failure, bleeding, and infections were the most common readmission diagnoses. New stroke and/or TIA accounted for 4% and 6% of the total noncardiac readmissions within 30 days and 31 to 180 days, respectively, and the incidence was higher among those with previous stroke and/or TIA. Female sex and index hospitalization length of stay (LOS) > 1 day were factors independently associated with readmission within 30 days, whereas LOS, diabetes, renal disease, chronic obstructive pulmonary disease, and anemia were among the factors associated with readmissions within 31 to 180 days. Conclusions: Unplanned rehospitalizations were common after LAAC and had similar frequency for patients with vs without previous ischemic stroke and/or TIA. Female sex and index hospitalization LOS > 1 day were among the strongest factors that were independently associated with readmission within 30 days.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».