Non-COVID-19 cardiovascular pathology from return-to-play screening in college athletes after COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Concerns for cardiac involvement after SARS-CoV-2 infection led to widespread cardiac testing in athletes. We examined incidental non-COVID-19 cardiovascular pathology in college athletes undergoing postinfection return-to-play screening. METHODS: The Outcomes Registry for Cardiac Conditions in Athletes was a nationwide prospective multicentre observational cohort study that captured testing and outcomes data from 45 institutions (September 2020-June 2021). Athletes with an ECG and transthoracic echocardiogram (TTE) and no pre-existing conditions were included. Findings were defined as major (associated with sudden cardiac death or requiring intervention), minor (warrants surveillance), incidental (no follow-up needed) or uncertain significance (abnormal with subsequent normal testing). RESULTS: Athletes with both ECG and TTE (n=2900, mean age 20±1, 32% female, 27% black) were included. 35 (1.2%) had ECG abnormalities. Of these, 2 (5.7%) had TTE abnormalities indicating cardiomyopathy (hypertrophic-1, dilated-1), and 1 with normal TTE had atrial fibrillation. Of 2865 (98.8%) athletes with a normal ECG, 54 (1.9%) had TTE abnormalities: 3 (5.6%) with aortic root dilatation ≥40 mm, 15 (27.8%) with minor abnormalities, 25 (46.3%) with incidental findings and 11 (20.4%) with findings of uncertain significance. Overall, 6 (0.2%) athletes had major conditions; however, coronary anatomy and aortic dimensions were inconsistently reported and pathology may have been missed. CONCLUSION: Major non-COVID-19 cardiovascular pathology was identified in 1/500 college athletes undergoing return-to-play screening. In athletes without ECG abnormalities, TTE's added value was limited to pathological aortic root dilatation in 1/1000 athletes and minor abnormalities warranting surveillance in 1/160 athletes. Two-thirds of findings were incidental or of uncertain significance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».