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Enregistrement W4404302483 · doi:10.1161/circ.150.suppl_1.4136712

Abstract 4136712: Fontan-specific morbidities impact on heart transplant outcomes: a multicenter study

2024· article· en· W4404302483 sur OpenAlexaff
Aecha Ybarra, Melissa K. Cousino, Elizabeth D. Blume, Maria Bano, Shriprasad R. Deshpande, Matthew J. O’Connor, Sharon Chen, Lydia Wright, Steven J. Kindel, Anna Joong, Michelle Ploutz, Brian Feingold, Chad Mao, Angela Lorts, Kathleen E. Simpson, Marc E. Richmond, Shahnawaz Amdani, Jennifer Conway, David W. Bearl, Joshua Friedland‐Little, Adriana Batazzi, Garrett Reichle, Sunkyung Yu, David N. Rosenthal, Kurt R. Schumacher

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureIntensive care medicineFontan procedureHeart transplantationCardiologyMulticenter studyInternal medicineHeart diseaseRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Fontan circulatory failure (FCF) is associated with poor long-term survival. The impact of Fontan-specific morbidities on outcomes in those evaluated for heart transplant (HT) are not well understood. Hypothesis: FCF-specific morbidities, their degree of severity, and the accumulation of morbidities are associated with mortality in individuals undergoing HT. Methods: This 20 center, retrospective cohort study of individuals with FCF from 2008-2023 collected data on FCF-specific morbidities, waitlist (WL), and post-HT outcomes. Each unique FCF morbidity was defined with graded severities (absent, mild, moderate, severe, and life-threatening) via a prior effort. The primary outcome was survival from WL to 1-year post-HT. Appropriate 2-group statistics and multivariable logistic regression compared surviving with those who died. Receiver operating characteristic curve determined the most discriminating value of total cumulative morbidities on mortality. Results: Of the 340 patients included, 51(15%) died between WL and 1 year post-HT. On univariate analysis, 7 of 27 FCF morbidities were associated with the mortality (p < 0.2) including: anatomic Fontan pathway obstruction, clinical hypoxia, chronic pleural effusions, sleep apnea, portal variceal disease, acute kidney injury within 1 year prior to WL, and mental health disorders. On multivariable analysis, only clinical hypoxia and portal variceal disease emerged as independent risk factor for mortality (adjusted odds ratio [aOR]: 2.48, p = 0.03 and aOR 2.74 P=0.02 respectively). When assessing the impact of increasing severity of each morbidity, again worsening clinical hypoxia (aOR 1.42 increase with each increase in grade, p=0.01) and portal variceal disease (aOR 1.80 with each increase in grade, p=0.01) had differential effects on mortality. Risk of death increased with greater number of FCF morbidities. Having 2 or more of the 7 univariately significant morbidities was the value best discriminating survivors from those who died (Area under the curve 0.67; sensitivity 78%, negative predictive value 93%). Conclusion: Clinical hypoxia and portal variceal disease confer independent risk for non-survival in patients with Fontan from WL to 1 year after HT. Additionally, the magnitude of mortality risk for both hypoxia and varices worsens as disease severity worsens. Given the impact, consistent evaluation for these morbidities and timely referral for heart failure evaluation is warranted.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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