| Autor: |
Al-Farra, H. |
| Přispěvatelé: |
Abu-Hanna, Ameen, de Mol, B.A.J.M., Ravelli, A.C.J., Henriques, J.P., Faculteit der Geneeskunde |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2023 |
| Popis: |
Dit proefschrift richt zich op de ontwikkeling en validatie van predictiemodellen voor Transcatheter Aortaklep Implantatie (TAVI) patiënten in Nederland, gebaseerd op gegevens uit de nationale Nederlandse Hart Registratie (NHR). Hoofdstuk 1 introduceert de doelstellingen en uitdagingen van dit onderzoek. In hoofdstuk 2 worden de prestaties van bestaande internationale 30 dagen sterfte predictiemodellen voor TAVI-patiënten geëvalueerd en blijkt dat deze modellen geen optimale voorspellende prestatie hebben voor de Nederlandse bevolking. Hoofdstuk 3 beschrijft het updaten van het ACC-TAVI-model, wat beter presteert dan het bestaande model, maar nog steeds een lage AUC heeft. In hoofdstuk 4 worden gegevens van 9144 TAVI-patiënten gebruikt om een nieuw TAVI-specifiek predictiemodel (TAVI-NHR) te ontwikkelen en intern te valideren. Dit nieuwe model heeft tien predictie variabelen en heeft een AUC van 0.69. In hoofdstuk 5 wordt gekeken naar morbiditeitsuitkomsten en blijkt dat de sterftecijfers van TAVI-patiënten significant zijn gedaald, maar dat de meeste ernstige complicaties nog steeds voorkomen bij oudere patiënten en patiënten met een hoger chirurgisch risico. Ten slotte, pleit hoofdstuk 6 voor het opstellen van een strategisch informatiemanagement plan (SIM-plan) voor de benodigde databeheerinfrastructuur in hartcentra. Het implementeren van een SIM-plan helpt bij het identificeren van business doelen en IT-doelen en kan hartcentra helpen bij het omgaan met IT-uitdagingen. Al met al draagt dit proefschrift bij aan de verbetering van de zorg voor TAVI-patiënten in Nederland door middel van de ontwikkeling van een beter voorspellend model en inzicht in de uitkomsten van de behandeling. Het TAVI-NHR-model kan artsen en zorgverleners helpen bij het maken van een betere inschatting van de prognose van TAVI-patiënten en het identificeren van risicopatiënten voor verdere monitoring. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|
