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Enregistrement W4387899906 · doi:10.1016/j.jacc.2023.09.796

The Mortality Burden of Untreated Aortic Stenosis

2023· article· en· W4387899906 sur OpenAlexaff
Philippe Généreux, Rahul Sharma, Robert J. Cubeddu, Lucy Aaron, Omar Abdelfattah, Konstantinos Koulogiannis, Leo Marcoff, Mostafa Naguib, Samir Kapadia, Rajendra Makkar, Vinod H. Thourani, Benjamin S. van Boxtel, David J. Cohen, Michael Dobbles, Glenn R. Barnhart, Michelle Kwon, Philippe Pîbarot, Martin B. Leon, Linda D. Gillam

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineStenosisMortality rateCardiologyMultivariate analysisConfidence intervalCensoring (clinical trials)Aortic valve stenosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The American College of Cardiology/American Heart Association guidelines recommend the assessment and grading of severity of aortic stenosis (AS) as mild, moderate, or severe, per echocardiogram, and recommend aortic valve replacement (AVR) when the AS is severe. OBJECTIVES: The authors sought to describe mortality rates across the entire spectrum of untreated AS from a contemporary, large, real-world database. METHODS: We analyzed a deidentified real-world data set including 1,669,536 echocardiographic reports (1,085,850 patients) from 24 U.S. hospitals (egnite Database, egnite). Patients >18 years of age were classified by diagnosed AS severity. Untreated mortality and treatment rates were examined with Kaplan-Meier (KM) estimates, with results compared using the log-rank test. Multivariate hazards analysis was performed to assess associations with all-cause mortality. RESULTS: Among 595,120 patients with available AS severity assessment, the KM-estimated 4-year unadjusted, untreated, all-cause mortality associated with AS diagnosis of none, mild, mild-to-moderate, moderate, moderate-to-severe, or severe was 13.5% (95% CI: 13.3%-13.7%), 25.0% (95% CI: 23.8%-26.1%), 29.7% (95% CI: 26.8%-32.5%), 33.5% (95% CI: 31.0%-35.8%), 45.7% (95% CI: 37.4%-52.8%), and 44.9% (95% CI: 39.9%-49.6%), respectively. Results were similar when adjusted for informative censoring caused by treatment. KM-estimated 4-year observed treatment rates were 0.2% (95% CI: 0.2%-0.2%), 1.0% (95% CI: 0.7%-1.3%), 4.2% (95% CI: 2.0%-6.3%), 11.4% (95% CI: 9.5%-13.3%), 36.7% (95% CI: 31.8%-41.2%), and 60.7% (95% CI: 58.0%-63.3%), respectively. After adjustment, all degrees of AS severity were associated with increased mortality. CONCLUSIONS: Patients with AS have high mortality risk across all levels of untreated AS severity. Aortic valve replacement rates remain low for patients with severe AS, suggesting that more research is needed to understand barriers to diagnosis and appropriate approach and timing for aortic valve replacement.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations173
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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