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Enregistrement W4389958327 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.17750

Abstract 17750: Impact of Ventricular Assist Device Use on Pediatric Heart Transplant Outcomes in a Linked Cohort of the Advanced Cardiac Therapies Improving Outcomes Network (ACTION) and Pediatric Heart Transplant Society (PHTS) Databases

2023· article· en· W4389958327 sur OpenAlexaff
Scott R. Auerbach, Kristin Anton, Neha Bansal, Carmel Bogle, K Boucek, Ryan S. Cantor, James K. Kirklin, David N. Rosenthal, Muhammad Shezad, Simon Urschel, Kae Watanabe, Hong Zhao, Matthew J. O’Connor

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical Circulatory Support Devices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricular assist deviceCardiomyopathyCardiologyInternal medicineHeart failureHeart transplantationCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Pediatric ventricular assist devices (VAD) improve waitlist mortality. We aimed to compare outcomes after heart transplant (HT) based on pre-HT support in patients (pt) <18 years (yr) at listing. Methods: Prospectively collected VAD and post-HT data were linked between ACTION and PHTS databases, respectively (4/1/2018-6/30/2022). Support groups were defined as medical (MG) and VAD (VG), device groups as paracorporeal pulsatile (PP), paracorporeal continuous (PC), and intracorporeal continuous (IC), and device types as LVAD, BiVAD, RVAD, and systemic VAD (SVAD). Standard descriptive statistical methods were used. The Kaplan Meier Method and log rank test analyzed for univariable graft loss post-HT. Results: The 1360 pt included VG=405 and MG=955. At HT, VG pt were younger (6.7 ± 6.2 vs 7.7 ± 6.4 yr; p=0.008) and waited less time for HT 0.35 +/- 0.9 vs 0.5 +/- 0.82 yr (p=0.0036). More VG pt required mechanical ventilation (15.3% vs 11.0% (p=0.03) and intensive care (67% vs 51% p<0.0001). Proportions of congenital heart disease (CHD) and cardiomyopathy (CM) were different between groups (MG: 64.8% CHD and 32.6% CM vs VG: 35.1%CHD and 65.2% CM; p<0.0001). VG device group and type were PP n=184 (LVAD 62.0%, SVAD 22.3%, BiVAD 15.2%), IC n=154 (LVAD 77.3%, SVAD 12.3%, BiVAD 10.4%), PC n=50 (LVAD 26.0%, SVAD 38%, BiVAD 12%), and other n= 17 (41.2% LVAD, 47.0% unknown, 11.8% BiVAD). Overall, graft survival was similar between MG vs VG (p=0.17). There were significant differences in graft survival when stratified by device group ( Figure 1A, IC 95.5%, PP 78.8%, and PC 65.9% p<0.0001), support group and diagnosis ( Figure 1B MG-CM 95.7%, VG-CM 88.0%, MG-CHD 86.5%, and VG-CHD 82.7% at 3 yr, p=<0.0001), and by device type (LVAD 90.3% vs SVAD 80.0, and BiVAD 70.7% at 3yr; p=0.014). Conclusion: Graft survival varies by pre-HT dx and device type and group. CHD, PC, and BiVAD pt may be at higher risk of graft loss. These may be risk factors to consider for risk stratification in post-HT management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,270
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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