Cardiovascular complications and outcomes among athletes with COVID-19 disease: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle