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Enregistrement W2006628627 · doi:10.1186/1532-429x-11-s1-o3

Sub-clinical systolic dysfunction with persistent myocardial edema and inflammation in elite high-endurance athletes with common colds: a cardiovascular magnetic resonance study

2009· article· en· W2006628627 sur OpenAlexaff
Myra Cocker, Oliver Strohm, David J. Smith, Craig Butler, Israel Belenkie, Willem Meeuwisse, Matthias G. Friedrich

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAngiologyCardiologyInternal medicineAthletesMagnetic resonance imagingInflammationCardiac magnetic resonanceEdemaElite athletesCardiac dysfunctionCardiac magnetic resonance imagingPhysical therapyHeart failureRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Basic research has demonstrated that myocardial inflammation may be a feature of systemic viral inflammation, resulting from agents such as influenza. Physical activity during exposure to pathogens has been shown to exacerbate the propensity to develop adverse cardiac events. As such, based upon empirical findings, current guidelines on athletic training deter athletes from participating in sport during common colds. Cardio-vascular Magnetic Resonance (CMR) allows for non-invasive visualization of myocardial inflammation, where it has emerged as the imaging modality of choice to assess the course of myocarditis. Thus, using CMR-based tissue characterization, we hypothesized that colds in elite high-endurance athletes would lead to depressed cardiac function and myocardial inflammation. 62 (32 male, 31 ± 13 years) elite high-endurance athletes were prospectively recruited. CMR scans were performed at baseline, with an acute common cold, and 4 weeks after. Pre-defined symptoms were used to rule in an acute cold. LV function, edema, and myocardial inflammation were assessed using standard SSFP, T2-, and T1-weighted imaging, respectively, on a 1.5 T MRI system. Standard, previously described approaches for the quantification of LV function, edema and myocardial inflammation were utilized. Statistical comparisons were performed with repeated measures ANOVA, at 2 levels of measurement. During the 11-month period of recruitment, 21 athletes completed all 3 scans. During an acute cold, we observed a significant increase in LVESVI, with reduced LVSVI and LVEF (p < 0.05), while LVEDVI and LVMI did not differ (Table 1 ). Moreover, there were no statistical differences between LV volumes at the 4-week follow-up to those at baseline or with an acute cold. In terms of tissue characterization, 19% of athletes had evidence for myocardial edema with an acute cold, and 24% at follow-up (Figure 1 ). 38% had myocardial inflammation during an acute cold; and this proportion increased to 48% at follow-up. Reduced contractile function in an elite professional swimmer with a common cold (LVEF cold 47%, LVEF baseline 54%) (A, B) . Visually apparent increased early enhancement post-contrast in T1-weighted images ( C , D ) suggestive of myocardial inflammation, with an early enhancement ratio of 5.7. Evidence of global myocardial edema ( E , ratio 2.6). We provide first evidence of sub-clinical myocardial involvement with common colds in high-endurance athletes. Colds were associated with a small yet significant decrease of systolic function, and persisting myocardial inflammation visualized with CMR-derived markers for edema and inflammation. Further research is required to investigate the implications of these findings on athletic performance.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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