Abstract 274: Follow-Up of Young Acute Aortic Dissection Patients: How They Differ from Older Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Young patients (pts) with acute aortic dissection (AAD) have distinct risk factors and presenting symptoms compared to older pts, but whether these differences extend past discharge is relatively unknown. Methods: Among pts presenting with AAD enrolled in the International Registry of Acute Aortic Dissection, pts <40 (N=280) were compared with pts ≥ 40 (N=3585). Chi-square analysis or Fischer’s Exact test were performed for categorical variables; age was compared using Student’s T-test. Kaplan-Meier curves were generated for freedom from adverse events rates 0-60 months following discharge. Mean follow-up was 28.6 months. Results: Significant differences in demographics and history were noted between pts <40 and the older cohort. Young pts more commonly had type A AAD (71.8%, 201/280, v. 64.6%, 2317/ 3585, p<0.016), while type B AAD was more typical in older pts (p<0.016). On imaging studies, pts <40 were less likely to present with IMH (7.3%, 246/3355, v. 2.3%, 6/266, p=0.002), but were more likely to have a patent false lumen (77.9%, 141/181, v. 62.1%, 1425/2295, p<0.001). Surgical management was more common in young pts, for both AAD types. In-hospital complications or mortality did not differ between groups. Kaplan-Meier analysis demonstrated better long-term survival in young pts compared to those ≥ 40 (p=0.029). Kaplan-Meier analyses of freedom from adverse events at 5 years illustrated no difference in aortic growth between groups, but significantly more late interventions in younger pts (p=0.006). Conclusions: Young pts show distinct differences in comparison to older pts, specifically regarding presentation, AAD type and management. Long-term survival and follow-up intervention rates are higher in young pts.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».