Aortic valve replacement for aortic stenosis: Influence of centre volume on TAVR adoption rates and outcomes in France
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| 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)
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 ».