Trends and outcomes of mechanical circulatory support with transcatheter aortic valve replacement and transcatheter edge-to-edge repair of the mitral valve from the National Inpatient Sample, 2018 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background The use of mechanical circulatory support (MCS) devices with transcatheter aortic valve replacement (TAVR) and mitral transcatheter edge-to-edge repair (mTEER) is occasionally required; however, outcomes data are lacking.Methods We utilized the Nationwide Inpatient Sample database to identify hospital admissions of adults treated with TAVR and mTEER, with or without MCS, between 2018 and 2021.Results We identified 330,055 patients undergoing TAVR and mTEER, with 3240 in the MCS group and 326,815 in the non-MCS group. From 2018 to 2021, there was a steady increase in procedural volume (P for trend <0.001). Utilization of MCS remained stable (P for trend: total 0.096). The use of any MCS modality was associated with a >26-fold increase in mortality (1.01% vs 26.82%, P < 0.001). Mortality remained steadily high with MCS use (P for trend = 0.08). Length of stay and cost of hospitalization were higher in the MCS group (P < 0.05 for both).Conclusion The use of MCS in patients undergoing TAVR or mTEER was associated with higher mortality, morbidity, and healthcare utilization; however, causation cannot be determined given the inherent limitations of the dataset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».