Severe Vocal Cord Dysfunction: An Unusual Complication of Juvenile Dermatomyositis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Aim</h3> Sudden cardiac death is the leading medical cause of death during exercise.<sup>1</sup> Our objective was to retrospectively analyse the routine cardiac assessment of professional footballers to aid physician management and improve player safety. <h3>Methods</h3> Footballers from five professional clubs between March 2012 and October 2014 were included (n=265). All were performed in line with the recommendations of the Football Association Cardiology Committee, incorporating clinical examination, 12-lead ECG, echocardiography and health questionnaire.<sup>2</sup> Data was retrospectively collected, inspected and analysed using Excel spreadsheets. Findings were classified as ‘normal’ or ‘not normal’, and not normal assessments were further broken down into ‘clear-cut pathology’ (pathology with widely accepted guidance on management) or ‘grey screen’. <h3>Results</h3> Footballers were aged 13 to 37 years, with 69% aged over 18 and 31% under. The majority of the review population was White European (66%). Of the review population 11% had ‘not normal’ assessments, of these assessments 83% were considered grey screens (by Consultant Cardiologist) requiring further investigation or surveillance. Overall clear-cut pathology was identified in 2%. <h3>Conclusions</h3> A high proportion of the players (9%) had grey screens. The majority of these were due to ECG or structural abnormalities, which are clinically challenging to differentiate from physiological adaptation of the athletic heart and potentially fatal conditions. The extent to which these findings put the athlete at risk of a life threatening cardiac event is un-?quantified. Team physician’s need to be aware of managing the on-going risk with these patients and ensure suitable ?follow up and assessment on a regular basis to mitigate this.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».