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Enregistrement W4414452960 · doi:10.1016/j.cjca.2025.09.031

Epidemiology and Risk Factors for Constrictive Pericarditis in a Statewide Australian Cohort of Patients With Pericardial Disease

2025· article· en· W4414452960 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy N. Kwan, Gemma Kwan, David Brieger, Vincent Chow, Leonard Kritharides, A. Ng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePericarditis and Cardiac Tamponade
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Health Record Linkage
Mots-clésConstrictive pericarditisCohortEpidemiologyPericarditisConstrictionHeart diseaseCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Constrictive pericarditis is a rare but serious complication of pericardial disease, with limited longitudinal studies assessing its risk factors. In this study we evaluated the epidemiology and predictors of constrictive pericarditis in a large population-based cohort. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of all hospitalized patients with pericardial disease from 2004 to 2021 using the Australian New South Wales Admitted Patient Data Collection database. Multivariable logistic regression identified risk factors for constrictive pericarditis at index admission with pericardial disease, whereas time-dependent Cox regression and the Fine-Gray method were used to assess risk factors during follow-up. RESULTS: Among 45,445 patients with pericardial disease, 763 (1.7%) developed constrictive pericarditis (median age 64.3 years; 63.4% men). The median time from cardiac surgery to diagnosis of constriction was 6 months and from autoimmune disease diagnosis it was 2 years. Of these patients, 530 (1.2%) had constriction at index presentation of pericardial disease and 233 (0.5%) developed constriction during follow-up. Constriction at index presentation was associated with older age, malignancy (odds ratio [OR] 1.5, 95% confidence interval [CI] 1.2-1.8), tuberculosis (OR 3.9, 95% CI 1.4-8.9), liver disease (OR 1.7, 95% CI 1.3-2.2), and heart failure (OR 2.7 95% CI 2.2-3.3). Constriction identified during follow-up was more common after hospitalization for heart failure (hazard ratio [HR] 5.3, 95% CI 3.4-8.2), nonconstrictive recurrent pericardial disease requiring hospitalization (HR 3.7, 95% CI 2.3-6.2), or pericardiocentesis (HR 3.6, 95% CI 2.7-4.8). CONCLUSIONS: In this large, contemporary cohort, constrictive pericarditis was rare but occurred more commonly after a diagnosis of tuberculosis, malignancy, liver disease, heart failure, recurrent pericardial disease, and pericardiocentesis. These findings highlight the importance of long-term vigilance when considering constriction in at-risk populations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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