Sex difference and outcome trends following surgical aortic valve replacement from the National Inpatient Sample (NIS) Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Based on worldwide registries, approximately 50% of patients who underwent aortic valve replacement (AVR) via surgical aortic valve replacement are females. Although AVR procedures have improved greatly in recent years, differences in outcome including mortality between sexes remain. We aimed to investigate the trends in SAVR outcomes in females versus males. METHODS: Using the 2011-2017 National Inpatient Sample (NIS) database, we identified hospitalizations for patients with diagnosis of aortic stenosis during which SAVR was performed. Patients' sociodemographic and clinical characteristics, procedure complications, and mortality were analyzed. Piecewise regression analyses were performed to assess temporal trends in SAVR utilization in females versus males. Multivariable analyses were performed to identify predictors of in-hospital mortality. RESULTS: A total of 392,087 hospitalizations for SAVR across the USA were analyzed. Utilization of SAVR in both sex patients decreased significantly during the years 2011-2017. Males compared to females had significantly higher rates of hyperlipidemia, chronic renal disease, peripheral artery disease, coronary artery disease and tended to be smokers. Differences in mortality rates among sexes were observed for SAVR procedures. Women had higher in-hospital mortality with 3.7% compared to men with 2.5% (OR 1.38 [95% CI 1.33-1.43, P<0.001]). In a multivariable regression model analysis adjusted for potential confounders, women had higher mortality risk with odd ratio (OR 1.38 [95% CI 1.33-1.43], P<0.001). Women had significantly higher rates of vascular complications (5.1% compared to men with 4.6%, P=0.002). CONCLUSIONS: Utilization of SAVR showed a downward trend during the study period. Higher in-hospital mortality was recorded in females compared to males.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».