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Enregistrement W3117480089 · doi:10.1016/j.cjco.2020.12.011

Evaluating the 12-Lead Electrocardiogram for Diagnosing ARVC in Young Populations: Implications for Preparticipation Screening of Athletes

2020· article· en· W3117480089 sur OpenAlexafffund
Cameron Landry, Meena Fatah, Kim A. Connelly, Paul Angaran, Robert M. Hamilton, Paul Dorian

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineAsymptomaticCardiologyInternal medicineAthletesInterquartile rangeSudden cardiac deathFamily historyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Arrhythmogenic right-ventricular cardiomyopathy (ARVC) is an identified cause of sport-related sudden cardiac arrest (SCA). Identifying athletes with ARVC and restricting them from exercise is believed to reduce the risk of SCA. The electrocardiogram (ECG) is considered to be an important component of screening for ARVC; however, the sensitivity of the 12-lead ECG to identify ARVC in young asymptomatic persons is unknown. METHODS: In this retrospective study, we identified 70 patients (49 ARVC-positive, based on Task Force Criteria, and 21 age-matched ARVC-negative persons from a paediatric arrhythmia database (<18 years of age); ECGs were analyzed for abnormalities, based on International Criteria for Interpretation of ECGs in Athletes, and ECG findings were adjudicated by group consensus. RESULTS: = 0.03). CONCLUSIONS: The ECG was insensitive for detecting ARVC in young (age <18 years), asymptomatic patients, and is unlikely to provide significant diagnostic value for identifying ARVC on routine preparticipation screening of adolescent athletes.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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