Chronobiological Patterns of Acute Aortic Dissection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronobiological rhythms have been shown to influence the occurrence of a variety of cardiovascular disorders. However, the effects of the time of the day, the day of the week, or monthly/seasonal changes on acute aortic dissection (AAD) have not been well studied. METHODS AND RESULTS: Accordingly, we evaluated 957 patients enrolled in the International Registry of Acute Aortic Dissection (IRAD) between 1996 and 2000 (mean age 62+/-14 years, type A 61%). A chi2 test for goodness of fit and partial Fourier analysis were used to evaluate nonuniformity and rhythmicity of AAD during circadian, weekly, and monthly periods. A significantly higher frequency of AAD occurred from 6:00 AM to 12:00 noon compared with other time periods (12:00 noon to 6:00 PM, 6:00 PM to 12:00 midnight, and 12:00 midnight to 6:00 AM; P<0.001 by chi2 test). Fourier analysis showed a highly significant circadian variation (P<0.001) with a peak between 8:00 AM and 9:00 AM. Although no significant variation was found for the day of the week, the frequency of AAD was significantly higher during winter (P=0.008 versus other seasons by chi2 test). Fourier analysis confirmed this monthly variation with a peak in January (P<0.001). Subgroup analysis identified a significant association for all subgroups with circadian rhythmicity. However, seasonal/monthly variations were observed only among patients aged <70 years, those with type B AAD, and those without hypertension or diabetes. CONCLUSIONS: Similar to other cardiovascular conditions, AAD exhibits significant circadian and seasonal/monthly variations. Our findings may have important implications for the prevention of AAD by tailoring treatment strategies to ensure maximal benefits during the vulnerable periods.
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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) | 0,001 | 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 découle