Sex-Related Differences in Outcomes According to Surgical Treatment Approach in Degenerative Mitral Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex differences in degenerative mitral regurgitation (DMR) are poorly described, especially according to surgical treatment approach (ie, mitral valve repair [MVr] vs replacement [MVR]). OBJECTIVES: We aimed to assess sex differences in presentation, treatment, and outcomes of patients surgically treated for DMR and identify sex-specific predictors of mortality. METHODS: Consecutive patients treated by MVr or MVR between 2002 and 2019 were included (n = 1,804), and all data were prospectively collected. To account for confounders between men and women, the inverse probability weighting method was used in total population and within each treatment approach singly. The study endpoints were short-term postoperative (ie, ≤30 days) outcomes and long-term mortality. RESULTS: Preoperatively, women (n = 661; 37%) presented more atrial fibrillation, higher values of brain natriuretic peptides, higher indexed values of left atrial and ventricular dimensions, and pulmonary pressure and were more symptomatic (all P ≤ 0.006). After inverse probability weighting, women were at higher risk of early stroke. They presented higher long-term mortality than men after MVr (HR: 1.62 [95% CI: 1.14-2.30], P = 0.007), whereas mortality was similar between sexes after MVR (HR: 0.91 [95% CI: 0.71-1.17], P = 0.47). Independent predictors of long-term mortality were mainly the presence of mitral annulus calcification in men, and left ventricular ejection fraction and DMR severity in women (all P ≤ 0.04). CONCLUSIONS: In this large series of patients surgically treated for DMR, women had worse preoperative presentation, higher early postoperative rates of stroke, and higher long-term risk of mortality when treated by MVr.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».