Painless Type B Aortic Dissection: Insights From the International Registry of Acute Aortic Dissection
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The classical presentation of a patient with Type B acute aortic dissection (TBAAD) is characterized by severe chest, back, or abdominal pain, ripping or tearing in nature. However, some patients present with painless acute aortic dissection, which can lead to a delay in diagnosis and treatment. We utilized the International Registry on Acute Aortic Dissections (IRAD) database to study these patients. METHODS: We analyzed 43 painless TBAAD patients enrolled in the database between January 1996 and July 2012. The differences in presentation, diagnostics, management, and outcome were compared with patients presenting with painful TBAAD. RESULTS: Among the 1162 TBAAD patients enrolled in IRAD, 43 patients presented with painless TBAAD (3.7%). The mean age of patients with painless TBAAD was significantly higher than normal TBAAD patients (69.2 versus 63.3 years, P = 0.020). The presence of atherosclerosis (46.4% versus 30.1%, P = 0.022), diabetes (17.9% versus 7.5%; P = 0.018), and other aortic diseases (8.6% versus 2.3%, P= 0.051), such as prior aortic aneurysm (31% versus 18.8% P = 0.049) was more common in these patients. Median delay time between presentation and diagnosis was longer in painless patients (median 34.0 versus 19.0 hours; P = 0.006). Dissection of iatrogenic origin (19.5% versus 1.3%; P < 0.001) was significantly more frequent in the painless group. The in-hospital mortality was 18.6% in the painless group, compared with an in-hospital mortality of 9.9% in the control group (P = 0.063). CONCLUSION: Painless TBAAD is a relatively rare presentation (3.7%) of aortic dissection, and is often associated with a history of atherosclerosis, diabetes, prior aortic disease including aortic aneurysm, and an iatrogenic origin. We observed a trend for increased in-hospital mortality in painless TBAAD patients, which may be the result of a delay in diagnosis and management. Therefore, physicians should be aware of this relative rare presentation of TBAAD.
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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) | 0,001 | 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 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 ».