Management and In-hospital Mortality of 2203 Patients With a Traumatic Intimal Tear of the Thoracic Aorta
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our goal was to describe contemporary management and inhospital mortality associated with blunt thoracic aortic intimal tears (IT) within the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program. SUMMARY BACKGROUND DATA: The evidence basis for nonoperative expectant management of traumatic iT of the thoracic aorta remains weak. METHODS: All adult patients with a thoracic aortic IT following blunt trauma were captured from Level I and II North American Centers enrolled in Trauma Quality Improvement Program from 2010 to 2017. For each patient, we extracted demographics, injury characteristics, the timing and approach of thoracic aortic repair and in-hospital mortality. Mortality attributable to IT was calculated by comparing IT patients to a propensity-score matched control cohort of severely injured blunt trauma patients without aortic injury. RESULTS: There were 2203 IT patients across 315 facilities. Injury most often resulted from motor vehicle collision (75%). A total of 758 patients (34%) underwent operative management, with 93% (N = 708) of repairs performed via an endovascular approach. Median time to surgery was 11 hours (IQR 4- 40). The frequency of operative management was higher in patients without traumatic brain injury (TBI) (35%, N = 674) compared to those with TBI (29%, N = 84) (P = 0.024). Compared to severely injured blunt trauma patients without aortic injury, ITwas not associated with additional in-hospital mortality (10.7% for IT vs 11.7% for no IT, absolute risk difference: -1.0%, 95% CI: -2.9% to 0.8%). CONCLUSIONS: The majority of blunt thoracic IT are managed nonoperatively and IT does not confer additional in-hospital mortality risk. Future studies should focus on the risk of injury progression.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».