Validation of the Valve Academic Research Consortium High Bleeding Risk Definition in Patients Undergoing TAVR
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Valve Academic Research Consortium for High Bleeding Risk (VARC-HBR) has recently introduced a consensus document that outlines risk factors to identify high bleeding risk in patients undergoing transcatheter aortic valve replacement. The objective of the present study was to evaluate the prevalence and predictive value of the VARC-HBR definition in a contemporary, large-scale transcatheter aortic valve replacement population. METHODS: Multicenter study including 10 449 patients undergoing transcatheter aortic valve replacement. Based on consensus, 21 clinical and laboratory criteria were identified and classified as major or minor. Patients were stratified as at low, moderate, high, and very high bleeding risk according to the VARC-HBR definition. The primary end point was the rate of Bleeding Academic Research Consortium type 3 or 5 bleeding at 1 year, defined as the composite of periprocedural (within 30 days) or late (after 30 days) bleeding. RESULTS: Patients with at least 1 VARC-HBR criterion (n=9267, 88.7%) had a higher risk of Bleeding Academic Research Consortium 3 or 5 bleeding, proportional to the severity of risk assessment (10.8%, 16.1%, and 24.6% for moderate, high, and very-high-risk groups, respectively). However, a comparable rate of bleeding events was observed in the low-risk and moderate-risk groups. The area under receiver operating characteristic curve was 0.58. Patients with VARC-HBR criteria also exhibited a gradual increase in 1-year all-cause mortality, with an up to 2-fold increased mortality risk for high and very-high-risk groups (hazard ratio, 1.33 [95% CI, 1.04-1.70] and 1.97 [95% CI, 1.53-2.53], respectively). CONCLUSIONS: The VARC-HBR consensus offered a pragmatic approach to guide bleeding risk stratification in transcatheter aortic valve replacement. The results of the present study would support the predictive validity of the new definition and promote its application in clinical practice to minimize bleeding risk and improve patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».