Predicting Late Adverse Events in Uncomplicated Stanford Type B Aortic Dissection: Results From the ROADMAP Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk stratification is highly desirable in patients with uncomplicated Stanford type B aortic dissection but inadequately supported by evidence. We sought to validate externally a published prediction model for late adverse events (LAEs), consisting of 1 clinical (connective tissue disease) and 4 imaging variables: maximum aortic diameter, false lumen circumferential angle, false lumen outflow, and number of identifiable intercostal arteries. METHODS: We assembled a retrospective multicenter cohort (ROADMAP [Registry of Aortic Diseases to Model Adverse Events and Progression]) of 401 patients with uncomplicated Stanford type B aortic dissection presenting to 1 of 8 aortic centers between 2001 and 2013, followed until 2020. LAEs were defined as fatal or nonfatal aortic rupture, new refractory hypertension or pain, organ or limb ischemia, aortic aneurysm formation (≥6 cm), or rapid growth (≥1 cm per year). We applied the original model parameters to the validation cohort and examined the effect on risk categorization using LAE end points. RESULTS: One hundred and seventy-six patients (44%) with incomplete imaging or clinical data were excluded. Of 225 patients in the final cohort, 90 (40%) developed LAEs, predominantly driven by aneurysm formation. Baseline maximum aortic diameter was significantly larger in patients with (42.6 [95% CI, 39.1–45.8] mm) compared with patients without LAEs (39.9 [95% CI, 36.3–44.2] mm; P =0.001). A multivariable Cox regression model indicated that only maximum diameter was associated with LAEs (hazard ratio, 1.07 [95% CI, 1.03–1.11] per mm; P <0.001), while the other parameters were not ( P >0.05). Applying the original prediction model to the validation cohort resulted in a poor 5-year sensitivity (38%) and specificity (69%). CONCLUSIONS: A clinical and imaging-based prediction model performed poorly in the ROADMAP cohort. Maximum aortic diameter remains the strongest predictor of LAEs in uncomplicated Stanford type B aortic dissection.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».