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Enregistrement W2898057166 · doi:10.1161/circ.135.suppl_1.p134

Abstract P134: Cardiac Screening in Adolescent and Young Athletes: A 3 year Cross Sectional Study Assessing the Diagnostic Accuracy of the History Questionnaire, Physical Examination, and Electrocardiogram

2017· article· en· W2898057166 sur OpenAlexaff
Monica Zigman Suchsland, Kimberly G. Harmon, David S. Owens, Jordan M. Prutkin, Jack C. Salerno, Hank F. Pelto, Ashwin L. Rao, Jonathan A. Drezner

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAthletesCross-sectional studyPhysical examinationBasketballMedical historySudden cardiac deathPhysical therapyFamily historyInternal medicinePediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aim: The accuracy of each cardiac screening tool for young athletes needs further investigation. The aim of this study is to evaluate the Preparticipation Physical Evaluation Monograph 4 th Edition (PPE-4), which is the current recommendation for cardiovascular screening in young athletes, and the 12-lead electrocardiogram (ECG). Methods: During October 2010 to June 2013 student athletes from high schools around the greater Seattle area received a one-time cardiac screen including history and physical examination as recommended in the PPE-4, and a resting 12-lead ECG. Those with abnormal findings received a focused echocardiogram. Student athletes were defined as participating in at least one high school level sport or higher per year. A true positive was defined as the identification of a cardiac disorder associated with sudden cardiac death. Sensitivity (Sn), specificity (Sp), false positive rate (FP), and positive and negative likelihood ratios (+LR, -LR), were calculated for each screening tool. Results: Screening events were held at 23 high schools; 4,743 student athletes ranged in age from 13-19 (mean 15.8), 54% male, 65% Caucasian, 13% mixed race, 10% Asian/Pacific Islander, 6% African-American. A total of 1065 (23%) students had at least one positive history response after physician review, 408 (9%) had an abnormal finding on physical exam, and 185 (4%) had an abnormal ECG. Echocardiography was performed on 1417 students who presented a positive finding on history, physical, or ECG or were a male basketball player. There were 21 cardiac disorders identified that could potentially lead to SCD (0.4%). Wolff-Parkinson-White (9) was most common, followed by 4 cases of coronary artery abnormalities, 3 cases of Long QT Syndrome, 3 dilated aortic roots or aneurysm, and 1 case each of hypertrophic cardiomyopathy and Short QT Syndrome. ECG identified 14 cases of those 21, Echo identified 9 cases of those 21. The history questionnaire had a Sn of 52%, Sp 78%, +LR 2.4, and FP 22%. Physical Exam had a Sn 19%, Sp 91%, +LR 2.2, and FP 9%. ECG had a Sn 67%, Sp 96%, +LR 18.4, and FP 4%. Conclusion: ECG had the highest Sn, Sp, and +LR of the screening tools evaluated. History and physical exam had lower Sn and +LRs and higher false positive rates. A limitation to this study is that there is no gold standard for this screening protocol. ECG may miss structural abnormalities and Echo may miss conduction disorders. A combination of the two tests was considered the gold standard, meaning sensitivity of all tests may be overestimated. More research is needed to improve the performance of cardiovascular screening methods especially through the history questionnaire and physical exam. Out of the three tools evaluated the best tool to detect underlying cardiovascular conditions associated with SCD is ECG.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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