Results From the Big Ten COVID-19 Cardiac Registry: Impact of SARS-COV-2 on Myocardial Involvement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: COVID-19 has been associated with myocardial involvement in collegiate athletes. The first report from the Big Ten COVID-19 Cardiac Registry (Registry) was an ecological study that reported myocarditis in 37 of 1597 athletes (2.3%) based on local clinical diagnosis. Our objective was to assess the relationship between athlete and clinical characteristics and myocardial involvement. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: We analyzed data from 1218 COVID-19 positive Big Ten collegiate athletes who provided informed consent to participate in the Registry. PARTICIPANTS: 1218 athletes with a COVID-19-positive PCR test before June 1, 2021. ASSESSMENT OF INDEPENDENT VARIABLES: Demographic and clinical characteristics of athletes were obtained from the medical record. MAIN OUTCOME MEASURES: Myocardial involvement was diagnosed based on local clinical, cardiac magnetic resonance (CMR), electrocardiography, troponin assay, and echocardiography. We assessed the association of clinical factors with myocardial involvement using logistic regression and estimated the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. RESULTS: 25 of 1218 (2.0%) athletes met criteria for myocardial involvement. The logistic regression model used to predict myocardial involvement contained indicator variables for chest pain, new exercise intolerance, abnormal echocardiogram (echo), and abnormal troponin. The area under the ROC curve for these indicators was 0.714. The presence of any of these 4 factors in a collegiate athlete who tested positive for COVID-19 would capture 55.6% of cases. Among noncases without missing data, 86.9% would not be flagged for possible myocardial involvement. CONCLUSION: Myocardial involvement was infrequent. We predicted case status with good specificity but deficient sensitivity. A diagnostic approach for myocardial involvement based exclusively on symptoms would be less sensitive than one based on symptoms, echo, and troponin level evaluations. Abnormality of any of these evaluations would be an indication for CMR.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».