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Enregistrement W4394756869 · doi:10.1016/j.acvd.2024.02.007

Aortic valve replacement for aortic stenosis: Influence of centre volume on TAVR adoption rates and outcomes in France

2024· article· en· W4394756869 sur OpenAlexaff
Nadav Willner, Virginia Nguyen, Graeme Prosperi‐Porta, Hélène Eltchaninoff, Ian G. Burwash, Morgane Michel, Éric Durand, Martine Gilard, Christel Dindorf, Julien Dreyfus, Bernard Iung, Alain Cribier, Alec Vahanian, Karine Chevreul, David Messika–Zeitoun

Notice bibliographique

RevueArchives of cardiovascular diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineInterquartile rangeCardiologyInternal medicineValve replacementAortic valve replacementVolume (thermodynamics)StenosisCharlson comorbidity indexComorbidityAortic valve stenosisEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transcatheter (TAVR) has supplanted surgical (SAVR) aortic valve replacement (AVR). Aim: To evaluate whether adoption of this technology has varied according to centre volume at the nationwide level. Methods: From an administrative hospital-discharge database, we collected data on all AVRs performed in France between 2007 and 2019. Centres were divided into terciles based on the annual number of SAVRs performed in 2007–2009 (“before TAVR era‿). Results: A total of 192,773 AVRs (134,662 SAVRs and 58,111 TAVRs) were performed in 47 centres. The annual number of AVRs and TAVRs increased significantly and linearly in low-volume (< 152 SAVRs/year; median 106, interquartile range [IQR] 75–129), middle-volume (152–219 SAVRs/year; median 197, IQR 172–212) and high-volume (> 219 SAVRs/year; median 303, IQR 268–513) terciles, but to a greater degree in the latter (+14, +16 and +24 AVRs/centre/year and +16, +19 and +31 TAVRs/centre/year, respectively; PANCOVA < 0.001). Charlson Comorbidity Index and in-hospital death rates declined from 2010 to 2019 in all terciles (all Ptrend < 0.05). In 2017–2019, after adjusting for age, sex and Charlson Comorbidity Index, there was a trend toward lower death rates in the high-volume tercile (P = 0.06) for SAVR, whereas death rates were similar for TAVR irrespective of tercile (P = 0.27). Similar results were obtained when terciles were defined based on number of interventions performed in the last instead of the first 3 years. Importantly, even centres in the lowest-volume tercile performed a relatively high number of interventions (150 TAVRs/year/centre). Conclusions: In a centralized public healthcare system, the total number of AVRs increased linearly between 2007 and 2019, mostly due to an increase in TAVR, irrespective of centre volume. Progressive declines in patient risk profiles and death rates were observed in all terciles; in 2017−2019 death rates were similar in all terciles, although lower in high-volume centres for SAVR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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