Cardiovascular complications and outcomes among athletes with COVID-19 disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current evidence still emerging regarding the risk of cardiovascular (CV) sequel associated with coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection, and considerable replicated studies are needed to ensure safe return-to-play. Therefore, we aimed in this systematic review to measure the prevalence of CV complications suffered by COVID-19 athletic patients, explore the outcomes, optimal approaches to diagnoses, and safe return-to-play considerations. METHODS: A systematic search on post COVID-19 infection quantitative studies among athletes was conducted following MeSH terms in Medline, Cochrane Library, Ovid, Embase and Scopus (through 15 January 2022). We included peer-reviewed studies reported athletes' CV complications and the outcomes post COVID-19 infection. Editorials, letters, commentaries, and clinical guidelines, as well as duplicate studies were excluded. Studies involving non-athletic patients were also excluded. Quality assessment was performed using Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: We included 15 eligible articles with a total of 6229 athletes, of whom 1023 were elite or professional athletes. The prevalence of myocarditis ranged between 0.4% and 15.4%, pericarditis 0.06% and 2.2%, and pericardial effusion between 0.27% and 58%. Five studies reported elevated troponin levels (0.9-6.9%). CONCLUSIONS: This study provides a low prevalence of CV complications secondary to COVID-19 infection in short-term follow-up. Early recognition and continuous assessment of cardiac abnormality in competitive athletes are imperative to prevent cardiac complications. Establishing a stepwise evaluation approach is critical with an emphasis on imaging techniques for proper diagnosis and risk assessment for a safe return to play.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».