4067Diabetes and acute aortic dissection: insights from the International Registry of Acute Aortic Dissection
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of diabetes in general adult population in developed countries is 7–11%. Studies have shown that diabetes is less prevalent in acute aortic dissection (AAD) or aortic aneurysm patients than in those with coronary artery disease or heart failure. Controversies exist about its impact on AAD outcome. Purpose: The aim of this study is to better define patient characteristics and outcomes among both diabetic type A (TAAD) and type B acute aortic dissection (TBAD) Methods: Patients enrolled in the international registry of acute aortic dissection (IRAD) were analyzed (n=6100, 1996–2017). Marfan patients were excluded. Diabetic and non-diabetic patients with either TAAD (n=3947, 8.5% diabetic) or TBAD (n=2153, 9.5% diabetic) were compared in this study. Results: Both TAAD and TBAD diabetics were older, had higher prevalence of history of hypertension, prior cardiac surgery, aneurysm at initial imaging and were less frequently Caucasian (all p<0.05). TAAD diabetics were less likely to undergo surgery (82.1% vs. 87.0%, p=0.012), and were more often managed medically (16.4% vs. 9.4%, p<0.001). Both TAAD and TBAD diabetics experienced more hypotension (TAAD, 37.3% vs. 27.6%, p=0.001; TBAD, 14.4% vs. 9.5%) and acute renal failure (TAAD, 31.8% vs. 23.6%; TBAD, 26.5% vs. 17.6%) during hospitalization. Acute renal failure was more frequently associated with diabetes both in TAAD managed medically (31.3% vs. 18.4%, p=0.040) and surgically, (31.3% vs. 23.2%, p=0.003), while in TBAD patients, it was more frequently associated with diabetes only in patients managed medically (21.1% vs. 12.9%, p=0.016). In TAAD, in-hospital mortality was comparable for diabetics and non-diabetics (21.7% vs. 20.7%, p=0.650), while in TBAD it tended to be higher for diabetics (13.7% vs. 9.4%, p=0.054), becoming significant in the subgroup undergoing endovascular treatment (23.3% vs. 9.6% p=0.001). Diabetics demonstrated lower 5-year survival (TAAD, 73.5±6.3% vs. 83.2±1.4%, p=0.006; TBAD, 61.4±7.8% vs. 77.1±1.9%, p=0.016). After adjusting for age in multivariable Cox regression analysis, the presence of diabetes was independently correlated with late mortality for TBAD (age, p<0.001, HR 1.05, 95% CI 1.04–1.07 and diabetes p=0.050, HR 1.59, 95% CI 1.00–2.51) and did not reach statistical significance for TAAD (age p<0.001 HR 1.05, 95% CI 1.04–1.06 and diabetes p=0.057 HR 1.6, 95% CI 0.99–2.63).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».