Leadless pacemakers in patients with different stages of chronic kidney disease: Real-world data from the updated i-LEAPER registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data are available on leadless pacemaker (LPM) outcomes according to different stages of chronic kidney disease (CKD). OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate differences in the safety and efficacy of LPMs among patients stratified per different stages of renal function. METHODS: Consecutive patients enrolled in the multicenter international i-LEAPER registry (International LEAdless PacemakEr Registry) were analyzed. Patients were divided into 3 groups according to CKD stage. The primary end point was the comparison of LPM-related major complication rate at implantation and during follow-up. Differences in electrical performance were deemed secondary outcomes. RESULTS: Of the 1748 patients enrolled, 33% were in CKD stage G3a/G3b and 9.4% were in CKD stage G4/G5. Patients with CKD presented cardiovascular comorbidities more frequently. During a median follow-up of 39 months (interquartile range [IQR] 18-59 months), major complication rate did not differ between groups (normal kidney function [NKF] group 1.8% vs CKD stage G3a/G3b group 2.9% vs CKD stage G4/G5 group 2.4%; P = .418). All-cause mortality resulted higher in the CKD stage G4/G5 group than in the NKF group (19.5% vs 9.8%; adjusted hazard ratio 1.9; 95% confidence interval 1.25-2.89; P = .003). LPM electrical performance was comparable between groups, except for patients with CKD who showed a slightly higher pacing threshold during 1-month follow-up (NKF group 0.50 V [IQR 0.35-0.70 V] vs G3a/G3b group 0.56 V [IQR 0.38-0.81 V] vs G4/G5 group 0.51 V [0.38-0.84 V] @ 0.24 ms; P < .001). CONCLUSION: In a real-world setting, patients with advanced CKD who underwent LPM implantation were underrepresented. Although all-cause mortality was higher in end-stage CKD, periprocedural complications and LPM performance were overall comparable between NKF and different stages of CKD, except for higher values of pacing threshold in patients with CKD up to first-month follow-up.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».