Clinical Outcomes and Cost Analysis in Patients with Heart Failure Undergoing Transcatheter Edge-to-Edge Repair for Mitral Valve Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the clinical and cost outcomes of transcatheter edge-to-edge repair (TEER) for mitral regurgitation (MR) in heart failure (HF) patients. Methods: All 162 HF patients undergoing TEER for MR between January 2019 and March 2023 were included. A propensity-adjusted analysis was used to compare 32 systolic vs. 97 diastolic vs. 33 mixed (systolic + diastolic) HF patients. Systolic, diastolic, and mixed HF patients were defined according to AHA guidelines. The primary outcome was the long-term incidence of all-cause death and major adverse cardiovascular and cerebrovascular events (MACCEs, all-cause mortality + stroke + myocardial infarction + repeat intervention). Results: The mean age was 76.3 vs. 80.9 vs. 76 years old, and the mean ejection fraction (EF) was 39.5% vs. 59.8% vs. 39.7% in systolic vs. diastolic vs. mixed HF, respectively. Postoperatively, the diastolic vs. systolic HF group had a higher intensive care unit stay (21 vs. 0 h; HR 67.5 (23.7, 111.4)]; lower ventilation time [2 vs. 2.3 h; HR 49.4 (8.6, 90.2)]; lower EF [38% vs. 58.5%; HR 9.9 (3.7, 16.1)]. In addition, the diastolic vs. mixed HF groups had a lower incidence of EF < 50% (11 vs. 27 patients; HR 6.6 (1.6, 27.3) and a lower use of dialysis (one vs. three patients; HR 18.1 (1.1, 287.3), respectively. At a mean 1.6 years follow-up, all-cause death [HR 39.8 (26.2, 60.5)], MACCEs [HR 50.3 (33.7–75.1)], and new pacemaker implantations [HR 17.3 (8.7, 34.6)] were higher in the mixed group. There was no significant total hospital cost difference among the systolic (USD 106,859) vs. diastolic (USD 91,731) vs. mixed (USD 120,522) HF groups (p = 0.08). Conclusions: TEER for MR evidenced the worst postoperative and follow-up clinical outcomes in the mixed HF group compared to diastolic and systolic HF groups. No total hospital cost differences were observed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».