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Enregistrement W3163914455 · doi:10.1093/eurjpc/zwab061.381

The impact of image and performance enhancing drugs on bi-ventricular structure and function in strength-trained athletes and the association to fat-free mass

2021· article· en· W3163914455 sur OpenAlexaffabout
B Morrison, N Chester, Rebecca McGregor-Cheers, Geert Kleinnibbelink, Christopher Johnson, James Harrison, Ben N. Stansfield, Alex E. Henney, Keith George, Darren E. R. Warburton, James McKinney, Nicholas Sculthorpe, Robert Cooper, Timothy Fairbairn, David Oxborough

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllometryMedicineAthletesEjection fractionInternal medicineCardiologyPhysical therapyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Private grant(s) and/or Sponsorship. Main funding source(s): Canadian Institute of Health Research Michael Smith Foreign Study Supplement Background Image and performance enhancing drugs (IPED) cause cardiac enlargement and dysfunction. Previous work has not assessed impact of user status (current [CU] vs. past [PU]) or allometric scaling cardiac dimensions for individual differences in fat-free mass (FFM). Purpose To investigate CU and PU of IPED and allometric scaling on LV and RV remodeling in strength-trained athletes. Methods Thirty-four (29 ± 6 years; 82% male) strength-trained athletes were recruited. Fourteen were CU, 9 PU and 11 non-users (NU) of IPEDs. Participants underwent bioelectric impedance body composition analysis, IPED and training questionnaire and 2D echocardiography with strain imaging. All structural data was allometrically scaled to FFM according to the laws of geometric similarity. Results CU and PU had significantly higher FFM compared to NU (82.4 ± 10.1 kg vs. 72.0 ± 6.3 kg vs. 58.2 ± 14.0 kg). Absolute values of all RV and LV size were larger between CU and NU. LV mean wall thickness (MWT) was larger in CU compared to PU but there were no differences between PU and NU. Allometric scaling eliminated all differences with exception of LV mass and LVMWT. LVEF was significantly lower in CU and PU compared to NU (55 ± 3 vs. 57 ± 4 vs. 61 ± 4) whilst LV GLS was lower in CU compared to PU and NU and LV GCS was lower in CU compared to NU but not PU. There was no significant difference between groups for RV functional indices. Conclusion Strength-trained athletes currently using IPEDs have bi-ventricular enlargement as well as reduced LV function. Allometric scaling highlights that increased size is partially associated with a larger FFM, with exception of LVMWT which is independently increased through IPED use. PUs demonstrate reverse structural remodeling whilst functional differences partially remain. CU PU NU RVD1 (mm) 45 ± 5* 43 ± 6 37 ± 6 Scaled RVD1 (mm/kg^0.33) 10.5 ± 0.9 10.4 ± 1.5 9.7 ± 1.0 LVd (mm) 58 ± 7* 55 ± 4 50 ± 4 Scaled LVd (mm/kg^0.33) 13.4 ± 1.2 13.3 ± 0.7 13.1 ± 0.6 MWT (mm) 10 ± 1*” 8 ± 1 8 ± 1 Scaled MWT (mm/kg^0.33) 2.3 ± 0.2*” 2.0 ± 0.1 2.0 ± 0.2 LVEDV (ml) 169 ± 42* 135 ± 28 116 ± 28 Scaled LVEDV (ml/kg) 2.0 ± 0.4 1.9 ± 0.3 2.0 ± 0.2 LV Mass (g) 255 ± 85*” 179 ± 30 137 ± 40 LV mass index (g/kg) 3.1 ± 0.8* 2.5 ± 0.3 2.4 ± 0.4 * CU and NU “ CU and PU ^ PU and NU Abstract Figure. Myocardial strain imaging

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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