Masters athlete screening study (MASS): incidence of cardiovascular disease and major adverse cardiac events and efficacy of screening over five years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of cardiovascular screening in Masters athletes (MAs) (≥35 y), and whether screening decreases their risk of major adverse cardiac events (MACEs) is unknown. PURPOSE: To evaluate the effectiveness of yearly cardiovascular screening, and the incidence of cardiovascular disease (CVD) and MACE over five years. METHODS AND RESULTS: MAs (≥35 y) without previous history of CVD underwent yearly cardiovascular screening. Participants with an abnormal screen underwent further evaluations. In the initial year, 798 MAs (62.7% male, 55 ± 10 y) were screened; 11.4% (n = 91) were diagnosed with CVD. Coronary artery disease (CAD) was the most common diagnosis (n = 64; 53%). During follow-up, there were an additional 89 CVD diagnoses with an incidence rate of 3.58/100, 4.14/100, 3.74/100, 1.19/100, for years one to four, respectively. The most common diagnoses during follow-up were arrhythmias (n = 33; 37%). Increasing age (OR = 1.047, 95% confidence interval (CI): 1.003-1.094; P = 0.0379), Framingham Risk Score (FRS) (OR = 1.092, 95% CI: 1.031-1.158; P = 0.003), and LDL cholesterol (OR = 1.709, 95% CI: 1.223-2.401; P = 0.002) were predictive of CAD, whereas moderate intensity activity (min/wk) (OR = 0.997, 95% CI: 0.996-0.999; P = 0.002) was protective. Ten MACE (2.8/1000 athlete-years) occurred. All of these MAs were male, and 90% had ≥10% FRS. All underwent further evaluations with only two identified to have obstructive CAD. CONCLUSION: MACE occurred despite yearly screening. All MAs who had an event had an abnormal screen; however, cardiac functional tests failed to detect underlying CAD in most cases. It may be appropriate to offer computed coronary tomography angiography in MAs with ≥10% FRS to overcome the limitations of functional testing, and to assist with lifestyle and treatment modifications.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».