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Enregistrement W4319438896 · doi:10.3390/jcdd10020072

The Cardiac Effects of COVID-19 on Young Competitive Athletes: Results from the Outcomes Registry for Cardiac Conditions in Athletes (ORCCA)

2023· review· en· W4319438896 sur OpenAlexaff
Nathaniel Moulson, Bradley J. Petek, Aaron L. Baggish, Kimberly G. Harmon, Stephanie Kliethermes‌, Manesh R. Patel, Timothy W. Churchill, Jonathan A. Drezner

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Medical Society for Sports MedicineHarvard UniversityAmgenAmerican Heart Association
Mots-clésAthletesMedicineCompetitive athletesPhysical therapyYoung adultCardiovascular healthInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Outcomes Registry for Cardiac Conditions in Athletes (ORCCA) study is a large-scale prospective investigation evaluating the cardiovascular effects and outcomes of SARS-CoV-2 infection on young competitive athletes. This review provides an overview of the key results from the ORCCA study. Results from the ORCCA study have provided important insights into the clinical impact of SARS-CoV-2 infection on the cardiovascular health of young competitive athletes and informed contemporary screening and return to sport practices. Key results include defining a low prevalence of both cardiac involvement and adverse cardiovascular outcomes after SARS-CoV-2 infection and evaluating the utility of a return-to-play cardiac evaluation. Future aims of the ORCCA study include the longer-term evaluation of cardiovascular outcomes among athletes post-SARS-CoV-2 infection and the transition to investigating outcomes in young athletes with potentially high-risk genetic or structural cardiac diagnoses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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