Improving Transcatheter Aortic Valve Implantation Efficiency and Outcomes in the Canadian Healthcare Environment
Notice bibliographique
Résumé
Background With increased demand for transcatheter aortic valve implantation (TAVI), comprehensive strategies are required to improve procedural efficiency and increase case loads at Canadian TAVI programs. Methods Time efficiency measures were implemented at the pre-procedure, anesthesia, procedural, and post-procedural stages at our centre between 2019 to 2024 using a one day per week strategy in a hybrid operating room. We analyzed trends in case volumes and procedural times during the study period. Patients were stratified based on whether their procedure was performed on high case volume (HCV) versus low case volume (LCV) days and differences in early clinical outcomes were analyzed. Effect of specific efficiency measures on procedural times were also analyzed. Results Total of 1019 patients were analyzed. We noted significant increases in TAVI volumes (+0.51 cases/year, p<0.0001) and decrease in total operating room time (-10.2 min/year, p<0.0001) during the study period. The time savings were driven most strongly be decreases in anesthesia and procedure times. There were no significant differences between HCV and LCV groups in terms of in-hospital mortality (0.7% vs 1.3%, p=0.20), stroke/TIA (2.4% vs 2.4%, p=0.25), new pacemaker (9.0% vs 10.1%, p=0.64), moderate-severe paravalvular leak (2.9% vs 5.2%, p=0.25), but there was increased bleeding in the LCV group (3.9% vs. 2.6%, p=0.028). Multivariable linear regression showed that use of conscious sedation, left ventricular pacing and hybrid closure strategies significantly reduced total TAVI times. Conclusions Our comprehensive, innovative time efficiency strategies have improved TAVI efficiency significantly while preserving good outcomes and not requiring significant additional resources.
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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) | 0,000 | 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 ».