Mitral valve repair versus replacement for endocarditis: A propensity-score matched analysis of early postoperative outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objective We sought to compare early postoperative outcomes between mitral valve repair (MVr) and replacement (MVR) in patients with mitral valve endocarditis. Background The optimal surgical approach for mitral valve endocarditis remains controversial, with some studies suggesting that mitral valve repair may be associated with better outcomes than mitral valve replacement and others suggesting no significant differences. This study compares the early postoperative outcomes between repair and replacement in this cohort using a large national database. Methods A retrospective, propensity-score matched analysis was conducted using the national data from the United Kingdom, comparing 1381 patients who underwent repair and 3276 patients who underwent replacement between 2000 and 2019. The primary outcome was in-hospital mortality, and secondary outcomes included prolonged admission (>10 days), re-exploration for bleeding, postoperative stroke, and postoperative dialysis. Binary logistic regression models were conducted in the matched group to further examine the relationship between procedure and outcomes. Results After propensity-score matching, 1249 pairs were identified. In-hospital mortality was significantly lower in the repair group (4% vs 7%, p < .001). Rates of re-exploration for bleeding (6% vs 9%, p = .019), postoperative stroke (1% vs 3%, p = .030), and postoperative dialysis (5% vs 7%, p = .016) were also significantly lower in the repair group. Binary logistic regression analyses demonstrated repair to be independently associated with lower risk of both mortality (OR:0.65, 95% CI:0.43-0.97, p = .034) and re-exploration for bleeding (OR:0.70, 95% CI:0.51-0.96, p < .028). Conclusions This study suggests that patients receiving repair for mitral valve endocarditis have significantly lower mortality and better early postoperative outcomes than those receiving replacement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».