Abstract 9976: Contrasting Mortality Trends of Aortic Emergency: Dissection and Rupture in the UK, Japan, USA, and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Aortic dissection and aneurysm rupture are aortic emergencies. Surgical outcomes and interventional procedures have improved over the past two decades; however, whether this has translated into lower mortality across countries remains an open question. Hypothesis: We hypothesized that given improved surgical mortality, there will be improvement in mortality from aortic dissection and rupture in the UK, Japan, USA, and Canada. Methods: We analyzed the WHO mortality database to determine trends in mortality from aortic dissection and rupture in 4 countries from 2000 to 2019. Crude mortality rate and age-standardized mortality rate per 100,000 persons were calculated, and annual percentage change was estimated using joinpoint regression. Results: In 2019, crude and age-standardized mortality rates from aortic dissection were 2.15 and 1.04 in UK, 8.67 and 2.66 in Japan, 1.21 and 0.76 in USA, and 1.30 and 0.67 in Canada, respectively. In 2019, crude and age-standardized mortality rates from aortic rupture were 4.86 and 1.80 in UK, 5.22 and 1.16 in Japan, 1.04 and 0.52 in USA, and 1.99 and 0.81 in Canada, respectively. There was a significantly decreasing trend in age-standardized mortality from aortic aneurysm rupture in all 4 countries over the study period, and a decreasing trend in age-standardized mortality from aortic dissection in the UK over the study period, in USA until 2010, and in Canada until 2012. There was a significantly increasing trend in mortality from aortic dissection in Japan over the study period, in the USA after 2010, and in Canada after 2012. Joinpoint regression identified significant changes in the trends from decreasing to increasing in USA and Canada. In sensitivity analyses stratified by sex, similar trends were observed. Conclusions: Trends in mortality from aortic aneurysm rupture are decreasing, however, mortality from aortic dissection is increasing in Japan, USA, and Canada. Further study to explain these trends is warranted.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».