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Enregistrement W4391109744 · doi:10.1136/emermed-2023-213331

Mortality and risk factors associated with misdiagnosis of acute aortic syndrome in Ontario, Canada: a population-based study

2024· article· en· W4391109744 sur OpenAlexaffabout
Robert Ohle, David W. Savage, Joseph M. Caswell, Sarah McIsaac, Krishan Yadav, Michael Conlon

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic Disease and Treatment Approaches
Établissements canadiensOttawa HospitalHealth Sciences NorthNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriagePopulationRetrospective cohort studyLogistic regressionAortic dissectionOdds ratioEmergency medicinePediatricsInternal medicineSurgeryAorta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Acute aortic syndrome (AAS) is a life-threatening aortic emergency. It describes three diagnoses: acute aortic dissection, acute intramural haematoma and penetrating atherosclerotic ulcer. Unfortunately, there are no accurate estimates of the miss rate for AAS, risk factors for missed diagnosis or its effect on outcomes. Methods A population-based retrospective cohort study of anonymously linked data for residents of Ontario, Canada, was carried out. Incident cases of AAS were identified between 2003 and 2018 using a validated algorithm based on ICD codes and death. Before multivariate modelling, all categorical variables were analysed for an association with missed AAS diagnosis using χ 2 tests. These preliminary analyses were unadjusted for clustering or any covariates. Finally, we performed multilevel logistic regression analysis using a generalised linear mixed model approach to model the probability of a missed case occurring. Results There were 1299 cases of AAS (age mean (SD) 68.03±14.70, woman 500 (38.5%), rural areas (n=111, 8.55%)) over the study period. Missed cases accounted for 163 (12.5%) of the cohort. Mortality (non-missed AAS 59.7% vs missed AAS 54.6%) and surgical intervention (non-missed AAS 31% vs missed AAS 30.7%) were similar in missed and non-missed cases. However, lower acuity (Canadian triage acuity scale >2 (OR 2.45 95% CI 1.71 to 3.52) (the scale is from 1 to 5, with 1 indicating high acuity) had a higher odds of being a missed case and non-ambulatory presentation (OR 0.47 95% CI 0.33 to 0.67) and presenting to a teaching (OR 0.60 95% CI 0.40 to 0.90)) or cardiac centre (OR 0.41 95% CI 0.27 to 0.62) were associated with a lower odds of being a missed case. Conclusions The high rate of misdiagnosis has remained stable for over a decade. Non-teaching and non-cardiac hospitals had a higher incidence of missed cases. Mortality and rates of surgery were not associated with a missed diagnosis of AAS. Educational interventions should be prioritised in non-teaching hospitals and non-cardiac centres.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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