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Enregistrement W4404246477 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.4144585

Abstract 4144585: Association of renal function with mortality and heart failure hospitalization rates after Transcatheter Mitral Valve Edge to Edge Repair

2024· article· en· W4404246477 sur OpenAlexaffabout
Wael Abuzeid, Ethan Sacoransky, Andrew Czarnecki, Danny Yu Jia Ke, Carolyn J. Teng, Prasham Dave, Mark Osten, Brigita Zile, Xuesong Wang, Mony Shuvy, Warren J. Cantor, Shamir Mehta, Neil Fam, Husam Abdel‐Qadir

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSouthlake Regional Health CenterSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreWomen's College HospitalMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyHeart failureInternal medicineRenal functionMitraClipMitral valve repairMitral valve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Transcatheter edge to edge repair (TEER) is an established treatment for patients with symptomatic severe functional MR on optimal medical therapy or severe symptomatic primary MR and high surgical risk. Renal dysfunction is associated with adverse outcomes but the threshold at which risks rise are uncertain. Aim To determine the association of estimated glomerular filtration rate (eGFR) with adverse outcomes in patients undergoing TEER for severe symptomatic mitral regurgitation (MR) in Ontario, Canada. Methods: This was a population-based retrospective cohort study using linked administrative datasets of patients who underwent TEER in Ontario, Canada, between 2011 and 2023. The key exposure was eGFR, which was modeled using restricted cubic splines. Outcomes were 1-year mortality, cardiovascular mortality (CV) and heart failure hospitalization (HF). Cause-specific hazards regression was used to model the association between eGFR and outcomes, utilizing eGFR 30ml/min/1.73m2 as the reference value. Results: We studied 2076 patients, of whom 294 (14.2%) had eGFR <30ml/min/1.73m2 and 841 (40.5%) had eGFR 30-60ml/min/1.73m2. The incidence at one year was 16.8% for all-cause mortality, 11% for CV mortality and 14.2% for HF hospitalizations. The Figure illustrates that the predicted incidence of adverse outcomes increases with lower eGFR, with subtle differences in patterns of change in risk at lower eGFR levels such that all-cause mortality and CV mortality begin to rise rapidly at eGFR values ≤30ml/min/1.73m2, while HF hospitalization increases linearly at eGFR ≤50ml/min/1.73m2. Conclusions: There was a progressive increase in all-cause, CV mortality and HF hospitalization after TEER for patients with lower eGFR, particularly those with values <30 ml/min/1.73m2. This data can inform patient discussions and guide post-procedural 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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