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Enregistrement W2058169874 · doi:10.1097/jsm.0b013e3181d44705

Addition of the Electrocardiogram to the Preparticipation Examination of College Athletes

2010· article· en· W2058169874 sur OpenAlexaff
Vy–Van Le, Matthew T. Wheeler, Sandra Mandic, Frederick E. Dewey, Holly Fonda, Marco Pérez, W. Gannon Sungar, Daniel Garza, Euan A. Ashley, Gordon O. Matheson, Victor F. Froelicher

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAthletesPhysical therapySports medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Although the use of standardized cardiovascular (CV) system-focused history and physical examination is recommended for the preparticipation examination (PPE) of athletes, the addition of the electrocardiogram (ECG) has been controversial. Because the impact of ECG screening on college athletes has rarely been reported, we analyzed the findings of adding the ECG to the PPE of Stanford athletes. DESIGN: For the past 15 years, the Stanford Sports Medicine program has mandated a PPE questionnaire and physical examination by Stanford physicians for participation in intercollegiate athletics. In 2007, computerized ECGs with digital measurements were recorded on athletes and entered into a database. SETTING: Although the use of standardized CV-focused history and physical examination are recommended for the PPE of athletes, the addition of the ECG has been controversial. Because the feasibility and outcomes of ECG screening on college athletes have rarely been reported, we present findings derived from the addition of the ECG to the PPE of Stanford athletes. For the past 15 years, the Stanford Sports Medicine program has mandated a PPE questionnaire and physical examination by Stanford physicians for participation in intercollegiate athletics. In 2007, computerized ECGs with digital measurements were recorded on athletes and entered into a database. MAIN OUTCOME MEASURES: Six hundred fifty-eight recordings were obtained (54% men, 10% African-American, mean age 20 years) representing 24 sports. Although 68% of the women had normal ECGs, only 38% of the men did so. Incomplete right bundle branch block (RBBB) (13%), right axis deviation (RAD) (10%), and atrial abnormalities (3%) were the 3 most common minor abnormalities. Sokolow-Lyon criteria for left ventricular hypertrophy (LVH) were found in 49%; however, only 27% had a Romhilt-Estes score of >or=4. T-wave inversion in V2 to V3 occurred in 7%, and only 5 men had abnormal Q-waves. Sixty-three athletes (10%) were judged to have distinctly abnormal ECG findings possibly associated with conditions including hypertrophic cardiomyopathy or arrhythmogenic right ventricular dysplasia/cardiomyopathy. These athletes were offered further testing but this was not mandated according to the research protocol. RESULTS: Six hundred fifty-three recordings were obtained (54% men, 7% African American, mean age 20 years), representing 24 sports. Although 68% of the women had normal ECGs, only 38% of the men did so. Incomplete RBBB (13%), RAD (10%), and atrial abnormalities (3%) were the 3 most common minor abnormalities. Sokolow-Lyon criteria for LVH were found in 49%; however, only 27% had a Romhilt-Estes score of >or=4. T-wave inversion in V2 to V3 occurred in 7% and only 5 men had abnormal Q-waves. Sixty-five athletes (10%) were judged to have distinctly abnormal ECG findings suggestive of arrhythmogenic right ventricular dysplasia, hypertrophic cardiomyopathy, and/or biventricular hypertrophy. These athletes will be submitted to further testing. CONCLUSIONS: Mass ECG screening is achievable within the collegiate setting by using volunteers when the appropriate equipment is available. However, the rate of secondary testing suggests the need for an evaluation of cost-effectiveness for mass screening and the development of new athlete-specific ECG interpretation algorithms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations97
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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