The Clinical Impact of Imaging Surveillance and Clinic Visit Frequency after Acute Aortic Dissection
Notice bibliographique
Résumé
Background Guidelines recommend frequent follow-up after acute aortic dissection (AAD), but optimal rates of follow-up are not clear. Methods We examined rates of imaging and clinic visits in 267 individuals surviving AAD during recommended intervals (≤1, > 1–3, > 3–6, > 6–12 months, then annually), frequency of adverse imaging findings, and the relationship between follow-up and mortality. Results Type A and B AAD were noted in 46 and 54% of patients, respectively. Mean follow-up was 54.7 ± 13.3 months, with 52 deaths. Adverse imaging findings peaked at 6 to 12 months (5.6%), but rarely resulted in an intervention (3.4% peak at 6–12 months). Compared with those with less frequent imaging, patients with imaging for 33 to 66% of intervals (p = 0.22) or ≥66% of intervals (p = 0.77) had similar adjusted survival. In comparison to patients with fewer clinic visits, those with visits in 33 to 66% of intervals experienced lower adjusted mortality (hazards ratio: 0.47, 95% confidence interval: 0.23–0.97, p = 0.04), with no difference seen in those with ≥66% (vs. < 33%) interval visits (p = 0.47). Imaging at 6 to 12 months (vs. none) was associated with decreased adjusted mortality (hazards ratio: 0.50, 95% confidence interval: 0.27–0.91, p = 0.02), while imaging during other intervals, or clinic visits during any specific intervals, was not associated with a difference in mortality (p > 0.05 for each). Conclusions Adverse imaging findings following AAD are common, but rarely require prompt intervention. Patients with the lowest and highest rates of clinic visits experienced increased mortality. While the overall rate of surveillance imaging did not correlate with mortality, adverse imaging findings and related interventions peaked at 6 to 12 months after AAD, and imaging during this time was associated with improved survival.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».