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Record W7029387794

Kathetergestützter Aortenklappenersatz (TAVI) unter Pandemiebedingungen: Patientencharakteristika und -outcome der Pandemiekohorte im Vergleich zur regulären Versorgungssituation.

2023· dissertation· de· W7029387794 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueUniv. Duesseldorf: Duesseldorfer Dokumenten- und Publikationsserver · 2023
Typedissertation
Languagede
FieldMedicine
TopicCardiac Valve Diseases and Treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Coronary artery diseaseMyocardial ischemiaCoronary angiographyAnginaMyocardial infarction
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Der Ausbruch der Coronavirus-Pandemie stellte weltweit eine bedeutende Herausforderung dar. Krankenhäuser waren mit der Ausbreitung und Übertragungsgefahr von COVID-19 (coronavirus disease 2019) konfrontiert. Dies betraf auch das Verfahren der Transkatheter-Aortenklappenimplantation (TAVI) für Patientinnen und Patienten mit hochgradiger symptomatischer Aortenklappenstenose. Zur angepassten Auswahl und Priorisierung von TAVI-Patientinnen und TAVI-Patienten während der Pandemie etablierten wir einen sogenannten Allokationsalgorithmus, der auf den Empfehlungen der American College of Cardiology / Society <br/>for Cardiovascular Angiography and Interventions (ACC / SCAI) und denen der European Society of Cardiology (ESC) beruhte. Um zu prüfen, ob durch eine erfolgreiche Implementierung <br/>dieses Allokationsalgorithmus eine pandemieadaptierte TAVI-Patientinnen- und TAVI-Patienten-Priorisierung gelang, und zu analysieren, welche Auswirkungen der Einsatz dieses <br/>Allokationsalgorithmus auf prä-, intra- und postprozedurale Parameter hatte, führten wir folgenden Vergleich durch: 456 Patientinnen und Patienten, welche vor der Pandemie und somit <br/>vor der Implementierung dieses Allokationsalgorithmus (prä-COVID-19-Gruppe) eine TAVI erhielten, wurden 456 Patientinnen und Patienten gegenübergestellt, bei denen eine TAVI zu Pandemiebedingungen und dadurch mit Nutzung unseres Allokationsalgorithmus durchgeführt <br/>wurde (COVID-19-Gruppe). Es konnten mehrere signifikante Unterschiede festgestellt werden: Die COVID-19-Gruppe zeigte <br/>in Bezug auf Patientencharakteristika eine höhere Rate an kardialen Dekompensationen/ kardiogenen Schocks (10,5% vs. 1,3%; p&lt; 0,001), Blockbildern (Linksschenkelblock: 10,9% vs. <br/>4,8%; p= 0,001), schwerer symptomatischer Angina pectoris (Canadian Cardiovascular Society (CCS) II, III, IV: 18,7% vs. 11,8%; p= 0,004), Troponinerhöhung (&gt;14 ng/L: 84,9% vs. 77%; p= 0,003) und reduzierter linksventrikulärer Ejektionsfraktion (LVEF) (&lt;45%: 18,9% vs. 12%; p= 0,006). In der Pandemie waren mehr Prädilatationen (46,3% vs. 35,1%; p= 0,001) und eine längere Prozedurdauer (80,2 min (+/-29,4) vs. 66,9 min (+/-17,5); p&lt; 0,001) erforderlich, wobei <br/>sich der Erfolg der Klappenimplantation nicht signifikant von der prä-COVID-19-Gruppe unterschied (0% vs. 0,4%; p= 0,17). Während COVID-19 war der Krankenhausaufenthalt kürzer <br/>(8,4 Tage (+/-5,9) vs. 9,5 Tage (+/-9,33); p= 0,041) und eine geringere Anzahl an Patientinnen und Patienten pro Monat wurde einer TAVI-Prozedur unterzogen (39 (+/-4,55) vs. 46,11 (+/-7,57); p= 0,03). Zusammenfassend hat die Implementierung unseres Allokationsalgorithmus geholfen, in der COVID-19-Pandemie Patientinnen und Patienten in einem kardial kritisch <br/>kranken Zustand für die TAVI-Prozedur zu priorisieren. Die Prozedur während COVID-19 konnte, trotz höherer Komplexität, mit einem vergleichbaren Erfolg durchgeführt werden. In der <br/>Pandemie wurden weniger TAVI-Prozeduren pro Monat mit kürzerer Krankenhausaufenthaltsdauer absolviert.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.105
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.004
Meta-epidemiology (broad)0.0040.005
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.003
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.006

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.344 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
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