Electrocardiographic and Echocardiographic Insights From a Prospective Registry of Asian Elite Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Asian representation in sport is increasing, yet there remains a lack of reference values for the Asian athlete's heart. Consequently, current guidelines for cardiovascular screening recommend using Caucasian athletes' norms to evaluate Asian athletes. This study aims to outline electrocardiographic and echocardiographic characteristics of the Asian athlete's heart using a Singaporean prospective registry of Southeast (SE) Asian athletes. Methods and Results: One hundred and fifty elite athletes, mean age of 26.1 ± 5.7 years (50% males, 88% Chinese), were evaluated using a questionnaire, 12-lead electrocardiogram (ECG) and transthoracic echocardiogram. All ECGs were analyzed using the 2017 International Recommendations. Echocardiographic data were presented by gender and sporting discipline. The prevalence of abnormal ECGs among SE Asian athletes was 6.7%—higher than reported figures for Caucasian athletes. The abnormal ECGs comprised mainly anterior T wave inversions (ATWI) beyond lead V2, predominantly in female athletes from mixed/endurance sport (9.3% prevalence amongst females). None had echocardiographic structural abnormalities. Male athletes had reduced global longitudinal strain compared to females (−18.7 ± 1.6 vs. −20.7 ± 2.1%, p < 0.001). Overall, SE Asian athletes had smaller left ventricular cavity sizes and wall thickness compared to non-Asian athletes. Conclusion: SE Asian athletes have higher abnormal ECG rates compared to Caucasian athletes, and also demonstrate structural differences that should be accounted for when interpreting their echocardiograms compared to athletes of other ethnicities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».