Electrocardiographic changes following six months of long‐distance triathlon training in previously recreationally active individuals
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Clinical electrocardiographic (ECG) guidelines for athlete's heart are based upon cross‐sectional data. We aimed to longitudinally evaluate the influence of endurance training on the ECG and compare the prevalence of ECG abnormalities defined by contemporary criteria. Methods: A group of 66 training‐naïve individuals completed a six‐month training programme with resting ECGs and cardiopulmonary exercise tests performed at baseline, two and six months. Data were analysed using repeated measures analysis of variance and the prevalence of ECG abnormalities compared between proposed criteria. Results : Maximal oxygen consumption increased from 45.4 ± 7.1 to 50.3 ± 7.1 ml·kg−1·min−1 (p < 0.05) pre‐to‐post training. ECG changes included, bradycardia (60 ± 12 vs. 53 ± 8 beats·min−1; p < 0.05), shorter P wave duration (106 ± 10 vs. 103 ± 11 ms; p < 0.05), reduced QTc (413 ± 27 vs. 405 ± 22 ms; p < 0.05), and increased left ventricular Sokolow‐Lyon index (2.45 ± 0.66 vs. 2.62 ± 0.78 mV; p < 0.05). 85% of individuals showed ≥1 ‘training‐related’ ECG finding at six months vs. 68% at baseline. Using the 2013 Seattle Criteria, 4 ECGs were ‘abnormal’ at baseline and 3 at month six vs. 2 at baseline and 1 at month six, using the 2017 International Consensus. Prevalence of ‘borderline’ findings did not increase with training (11% at baseline and six months). Conclusion: Six‐months endurance training leads to a greater prevalence of ‘training‐related’ but not ‘borderline’ or ‘training‐unrelated’ ECGs. ‘Borderline findings’ may not necessarily represent training‐related cardiac remodelling in novice athletes following a six‐month training intervention. KEY MESSAGES This study aimed to assess the longitudinal ECG changes following six months of endurance training, in training‐naïve individuals, and whether these ECG changes support the revisions made to the recent 2017 international consensus criteria. The prevalence of ‘training‐related’ findings were increased with six months of endurance training, however the prevalence of the revised ‘borderline’ criteria, according to the 2017 international consensus, did not increase and the associated quantitative ECG data (e.g. P‐wave amplitude, QRS axis and QRS duration) remained unchanged. Further clinical consideration may be warranted for individuals within the early phase of exercise engagement presenting with ‘borderline’ ECG abnormalities, defined by the International criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».