Determinants of survival following heart transplantation in adults with congenital heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adult patients surviving with congenital heart disease (ACHD) is growing. We examine the factors associated with heart transplant outcomes in this challenging population with complex anatomy requiring redo-surgeries. METHODS: We reviewed the United Network for Organ Sharing-Standard Transplant Analysis and Research database and analyzed 35,952 heart transplants from January 1st, 2000, to September 30th, 2018. We compared transplant characteristics for ischemic cardiomyopathy (ICM) (n = 14,236), nonischemic cardiomyopathy (NICM) (n = 20,676), and ACHD (n = 1040). Mean follow-up was 6.20 ± 4.84 years. Kaplan-Meier survival curves and Cox-proportional hazards analysis were used to analyze survival data. RESULTS: Multivariable analysis confirmed that ACHD was associated greater in-hospital death compared to ICM (HR = 0.54, P < 0.001) and NICM (HR = 0.46, P < 0.001). Notable factors associated with increased mortality were history of cerebrovascular disease (HR = 1.11, P = 0.026), prior history of malignancy (HR = 1.12, P = 0.006), pre-transplant biventricular support (HR = 1.12, P = 0.069), postoperative stroke (HR = 1.47, P < 0.001) and postoperative dialysis (HR = 1.71, P < 0.001). ACHD transplants had a longer donor heart ischemic time (P < 0.001) and trend towards more deaths from primary graft dysfunction (P = 0.07). In-hospital deaths were more likely with ACHD and use of mechanical support such as use of right ventricular assist device (HR = 2.20, P = 0.049), biventricular support (HR = 1.62, P < 0.001) and extracorporeal membrane oxygenation (HR = 2.36, P < 0.001). Conditional survival after censoring hospital deaths was significantly higher in ACHD (P < 0.001). CONCLUSION: Heart transplant in ACHD is associated with a higher post-operative mortality given anatomical complexity but a better long-term conditional survival. Normothermic donor heart perfusion may improve outcomes in the ACHD population by reducing the impact of longer ischemic times.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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)
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 ».