Prevalence of electrocardiographic markers associated with myocardial fibrosis in masters athletes: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Myocardial fibrosis (MF) is associated with an increased predisposition to adverse cardiac events. The accumulation of high-volume and high-intensity exercise over an extended duration potentially increases the risk of MF. Specific electrocardiographic markers have been correlated with the presence of MF. This study assessed the prevalence of MF-related electrocardiographic markers in a Track and Field Master Athletics Cohort (TaFMAC). Methods: Twelve-lead resting electrocardiograms (ECGs) were conducted on 155 athletes (90 males and 65 females) participating in the World Masters Athletics 2022. The ECG markers associated with MF, including pathological Q waves, inverted T waves, fragmented QRS complex, and prolonged QRS complex, were compared among different athletic specialities (endurance athletes n=51, sprinters n=69 and strength and power n=35). Results: Overall, 71 instances of MF-related markers were identified from 155 ECG recordings (46%). Fragmented QRS emerged as the most common marker, with a prevalence of 29% in endurance and strength and power athletes, and 35% in sprinters. No significant group differences were observed in the prevalence of MF markers, whether analysed collectively (p=0.467) or individually (pathological Q waves p=0.367, inverted T waves p=0.309, fragmented QRS complex p=0.747 and prolonged QRS complex p=0.132). Conclusions: The prevalence of MF markers, as determined by resting ECG, was evident in nearly half of masters athletes, irrespective of sex and sporting specialisation. These findings suggest resting ECG as a promising non-invasive method for the early identification of MF in athlete's hearts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».