Abstract 20296: In-Hospital Outcomes for Type A Acute Aortic Dissection Patients Presenting With Abnormal Admission Electrocardiogram
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Electrocardiogram (ECG) is often used to assist in the diagnosis of patients presenting with chest pain to emergency departments. Given that this type of pain is a common manifestation of Type A Acute Aortic Dissection (TAAAD), ECGs are obtained in much of this population. This study evaluated the impact of particular ECG patterns on the diagnosis and treatment of TAAAD. Methods: TAAAD patients (N=2765) enrolled in the International Registry of Acute Aortic Dissection were stratified into groups based on normal (N=1094, 39.6%) and abnormal (N=1671, 60.4%) presenting ECGs, and further subdivided according to specific ECG findings. Time data is presented in hours as medians (Q1-Q3). Results: Patients with abnormal ECG findings presented to the hospital sooner after symptom onset than those with normal ECGs (1.4 (0.8-3.3) v 2.0 (1.0-3.3); p=0.005). Specifically, shorter time from symptom onset to presentation was seen in patients with infarction with new Qs or ST elevation (1.3 (0.6-2.7) v 1.5 (0.8-3.3); p=0.049). Abnormal ECG findings were associated with less frequent surgical management (84.7% v 92.8%; p Conclusions: An abnormal ECG in patients with TAAAD remains an adverse prognosticator identifying a group of patients who are sicker, have more in-hospital complications, and are more likely to die. That nonspecific ST-T abnormalities are seen in more than 40% of TAAAD patients are associated with a delay in diagnosis and treatment suggests that this is an area for further study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».