Electrocardiograms in Healthy North American Children in the Digital Age
Notice bibliographique
Résumé
Background: Interpretation of pediatric ECGs is limited by lack of accurate sex- and race-specific normal reference values obtained with modern technology for all ages. We sought to obtain contemporary digital ECG measurements in healthy children from North America, to evaluate the effects of sex and race, and to compare our results to commonly used published datasets. Methods: Digital ECGs (12-lead) were retrospectively collected for children ≤18 years old with normal echocardiograms at 19 centers in the Pediatric Heart Network. Patients were classified into 36 groups: 6 age, 2 sex, and 3 race (white, black, and other/mixed) categories. Standard intervals and amplitudes were measured; mean±SD and 2nd/98th percentiles were determined by age group, sex, and race. For each parameter, multivariable analysis, stratified by age, was conducted using sex and race as predictors. Parameters were compared with 2 large pediatric ECG data sets. Results: Among ECGs from 2400 children, significant differences were found by sex and race categories. The corrected QT interval in lead II was greater for girls compared with boys for age groups ≥3 years ( P ≤0.03) and for whites compared with blacks for age groups ≥12 years ( P <0.05). The R wave amplitude in V6 was greater for boys compared with girls for age groups ≥12 years ( P <0.001), for blacks compared with white or other race categories for age groups ≥3 years ( P ≤0.006), and greater compared with a commonly used public data set for age groups ≥12 years ( P <0.0001). Conclusions: In this large, diverse cohort of healthy children, most ECG intervals and amplitudes varied by sex and race. These differences have important implications for interpreting pediatric ECGs in the modern era when used for diagnosis or screening, including thresholds for left ventricular hypertrophy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».