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Enregistrement W4400414033 · doi:10.1097/jsm.0000000000001247

Results From the Big Ten COVID-19 Cardiac Registry: Impact of SARS-COV-2 on Myocardial Involvement

2024· article· en· W4400414033 sur OpenAlexaff
Jennifer S. Albrecht, Joel T. Greenshields, Suzanne Smart, Ian H. Law, Larry R. Rink, Curt J. Daniels, Saurabh Rajpal, Eugene H. Chung, Jean Jeudy, Richard J. Kovacs, Jason Womack, Carrie Esopenko, Philip Bosha, Michael Terrin, Geoffrey L. Rosenthal

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLogistic regressionAthletesInternal medicineReceiver operating characteristicChest painCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cross-sectional studyCardiologyMedical recordMyocarditisTroponinPhysical therapyPathologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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