The Impact of COVID-19 on the Cardiovascular Health of Emerging Adults Aged 18-25: Findings From a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
There is limited knowledge regarding the cardiovascular impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on emerging adults aged 18-25, a group that disproportionately contracts COVID-19. To guide future cardiovascular disease (CVD) research, policy, and practice, a scoping review was conducted to: (i) examine the impact of the COVID-19 pandemic on the cardiovascular health of emerging adults; and (ii) identify strategies to screen for and manage COVID-19-related cardiovascular complications in this age group. A comprehensive search strategy was applied to several academic databases and grey literature sources. An updated search yielded 6738 articles, 147 of which were extracted and synthesized. Reports identified COVID-19-associated cardiac abnormalities, vascular alterations, and multisystem inflammatory syndrome in emerging adults; based on data from student-athlete samples, prevalence estimates of myocarditis and cardiac abnormalities were 0.5%-3% and 0%-7%, respectively. Obesity, hypertension, CVD, congenital heart disease, and marginalization are potential risk factors for severe COVID-19, related cardiovascular complications, and mortality in this age group. As a screening modality for COVID-19-associated cardiac involvement, it is recommended that cardiac magnetic resonance imaging be indicated by a positive cardiac history and/or abnormal "triad" testing (cardiac troponin, electrocardiogram, and transthoracic echocardiogram) to improve diagnostic utility. To foster long-term cardiovascular health among emerging adults, cardiorespiratory fitness, health literacy and education, and telehealth accessibility should be priorities of health policy and clinical practice. Ultimately, surveillance data from the broader emerging adult population will be crucial to assess the long-term cardiovascular impact of both COVID-19 infection and vaccination, guide screening and management protocols, and inform CVD prevention efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».