Learning curve of the Ross procedure after more than 650 interventions: a single-centre, retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Ross procedure has been associated with better long-term outcomes in selected patients. Nevertheless, its complexity has limited its adoption. The aim of this study was to assess the learning curve of the Ross procedure and to evaluate the impact of new surgeons joining an experienced Ross program. METHODS: From 2011 to 2023, 673 consecutive Ross procedures were performed in adults (<69 years) at the Montreal Heart Institute. The cohort was divided into 3 groups depending on the previous experience of the operating surgeon. Safety (including mortality and major complications), efficiency (cardiopulmonary bypass and aortic cross-clamp times) and efficacy end-points (aortic regurgitation >1/4) were compared. Cumulative sum analyses were performed to evaluate mortality and major complications. RESULTS: There were 3 (0.45%) peri-operative mortalities. All analysed outcomes exhibited temporal trends towards improvement. Major complications decreased from 9.5% in the Early period to 1.8% in the Late (P = 0.019). Similarly, there was a statistically significant improvement in median cardiopulmonary bypass (from 203.5 min in the Early period to 163.5 in the Late, P < 0.001) and aortic cross-clamp times (from 180 min in the Early period to 148 in the Late, P < 0.001). CONCLUSIONS: Improvement in safety, efficiency and resource utilization were observed after an initial learning period. Addition of new surgeons to an established Ross program did not negatively impact surgical outcomes. Mortality and morbidity remained low and were compared favourably with predicted risks for conventional AVR. The Ross procedure is reproducible with adequate mentorship and support to help minimize individual learning curves. CLINICAL TRIAL REGISTRATION NUMBER: #2017-1974.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».