The implementation of a streamlined TAVI patient pathway across five European countries: BENCHMARK registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benchmark best practices have been shown to streamline the clinical pathway for patients undergoing transcatheter aortic valve implantation (TAVI), but the impact in diverse health systems is unknown. AIMS: We evaluated the impact of Benchmark best practices implementation in Germany, Austria, France, Spain, and Italy. METHODS: International, multicentre registry of severe symptomatic aortic stenosis (AS) patients undergoing TAVI with a balloon-expandable valve, before and after Benchmark best practices implementation. Objectives were to reduce overall and intensive care unit (ICU) length of stay (LoS), and to document 30-day safety. RESULTS: A total of 890 patients were analysed in France, 454 in Spain, 362 in Germany, 300 in Italy, and 176 in Austria. Patients had the highest surgical risk in Germany (EuroSCORE II 6.8 ± 7.3%) and lowest in Spain (3.8 ± 2.6%). Austrian patients reported higher rates of prior myocardial infarction, severe pulmonary hypertension, and aortic valve-related symptoms at baseline. After the implementation of Benchmark best practices, the median hospital LoS was significantly reduced in France (5 vs. 3 days, p < 0.001), Spain (6 vs. 4, p < 0.001), Germany (9 vs. 6, p < 0.001), and Italy (7 vs. 5, p < 0.001); reductions in median ICU LoS were reported in France (1.1 vs. 0 days, p < 0.001), Spain (1.9 vs. 1, p < 0.001), and Germany (1 vs. 0.9, p = 0.004). Across all countries, 30-day safety outcomes were uncompromised and reduced rates of major vascular complications rates were observed in Germany (5.9 vs. 0.0%, p < 0.001). CONCLUSION: The implementation of Benchmark best practices in diverse European healthcare systems resulted in reduced hospital and ICU LoS without compromising patient safety. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04579445, September 28th, 2020.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».