Registry of Aortic Diseases to Model Adverse Events and Progression (ROADMAP) in Uncomplicated Type B Aortic Dissection: Study Design and Rationale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To describe the design and methodological approach of a multicenter, retrospective study to externally validate a clinical and imaging-based model for predicting the risk of late adverse events in patients with initially uncomplicated type B aortic dissection (uTBAD). Materials and Methods: The Registry of Aortic Diseases to Model Adverse Events and Progression (ROADMAP) is a collaboration between 10 academic aortic centers in North America and Europe. Two centers have previously developed and internally validated a recently developed risk prediction model. Clinical and imaging data from eight ROADMAP centers will be used for external validation. Patients with uTBAD who survived the initial hospitalization between January 1, 2001, and December 31, 2013, with follow-up until 2020, will be retrospectively identified. Clinical and imaging data from the index hospitalization and all follow-up encounters will be collected at each center and transferred to the coordinating center for analysis. Baseline and follow-up CT scans will be evaluated by cardiovascular imaging experts using a standardized technique. Results: The primary end point is the occurrence of late adverse events, defined as aneurysm formation (≥6 cm), rapid expansion of the aorta (≥1 cm/y), fatal or nonfatal aortic rupture, new refractory pain, uncontrollable hypertension, and organ or limb malperfusion. The previously derived multivariable model will be externally validated by using Cox proportional hazards regression modeling. Conclusion: CT Angiography, Vascular, Aorta, Dissection, Outcomes Analysis, Aortic Dissection, MRI, TEVAR© RSNA, 2022See also the commentary by Rajiah in this issue.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle