Impact of prior coronary artery bypass grafting and coronary lesion complexity on outcomes of transcatheter aortic valve replacement for severe aortic stenosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the impact of prior coronary artery bypass grafting (CABG) and coronary lesion complexity on transcatheter aortic valve replacement (TAVR) outcomes for aortic stenosis. METHODS: Clinical outcomes of TAVR were retrospectively compared between patients with and without prior CABG, and between patients with prior CABG and without coronary artery disease (CAD). The impact of the CABG SYNTAX score was also evaluated in patients with prior CABG. RESULTS: The study included 1042 patients with a median age and follow-up of 82 years and 25 (range: 0-72) months, respectively. Of these, 175 patients had a history of CABG, while 401 were free of CAD. Patients with prior CABG were more likely to be male and had higher rates of diabetes, peripheral artery disease and atrial fibrillation compared with patients without prior CABG. After 2 : 1 propensity score matching, all-cause mortality ( P = 0.17) and the composite of all-cause mortality, stroke and coronary intervention ( P = 0.16) were similar between patients with (n = 166) and without (n = 304) prior CABG. A 1 : 1 propensity score-matched analysis, however, showed lower rates of all-cause mortality ( P = 0.04) and the composite outcome ( P = 0.04) in patients with prior CABG (n = 134) compared with patients without CAD (n = 134). The median CABG SYNTAX score was 16 (interquartile range: 9.0-23), which was not associated with better/worse clinical outcomes in patients with prior CABG. CONCLUSION: Prior CABG may positively affect mid-term TAVR outcomes for aortic stenosis compared with no CAD when adjusted for other comorbidities. The CABG SYNTAX score did not influence the prognosis after TAVR.
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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 ».