Evaluating the 12-Lead Electrocardiogram for Diagnosing ARVC in Young Populations: Implications for Preparticipation Screening of Athletes
Notice bibliographique
Résumé
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 Of the 49 ARVC-positive patients (median age: 17 [interquartile range: 16-18], 65% male), 22% were found to have abnormal ECGs; the most common ECG findings were T-wave inversions. Patients with symptoms were more likely to have abnormal ECGs than asymptomatic patients (28% compared with 17%, respectively; P = 0.002). Of 16 gene-positive patients, 31% had abnormal ECGs. Patients with abnormal ECGs had larger right-ventricular end-diastolic volume indexes on magnetic resonance imaging than those with normal ECGs ( P = 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.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».