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Enregistrement W4402556370 · doi:10.1249/01.mss.0001058444.43936.20

Sport Participation In Children With Congenital Heart Disease

2024· article· en· W4402556370 sur OpenAlexaff
Astrid M. De Souza, Pearl Waraich, Cindy Sha, Martin Hosking, James E. Potts, Kathryn Armstrong

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart diseaseMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPediatricsCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Participation in sport benefits the growth and development of children and can affect activity habits over the lifespan. Children with congenital heart disease (CHD) may be limited in their ability to participate in sport due to delayed gross motor development, physiological, psychological, or medical limitations. We sought to understand how many of our CHD patients participate in sport. METHODS: A single-centre retrospective review (May 2016-October 2023) was conducted in CHD patients with a cardiopulmonary exercise test (CPET) and an assessment of sport participation. Criteria for a maximal CPET test included: a respiratory exchange ratio > 1.0, and/or a peak heart rate > 200 bpm. VO2peak and HR z-scores were calculated. Sport participation was recorded based on frequency, intensity, time, and type and was categorized into 3 groups: Participation (at least 2 days/week); No sport participation but regular activity; No participation. Frequency tables were generated. A one-way ANOVA with a Tukey post-hoc test was used to determine differences between groups. P < 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: Seventy-four CHD patients were included: 8 with aortic valve disease (no intervention); 12 with coarctation; 6 following the Ross procedure for aortic valve stenosis; 25 with tetralogy of Fallot, 11 with transposition of the great arteries; and 12 with Fontan palliation. Forty-six percent of our study cohort were involved in sport, 19% regularly attended the gym or achieved >10,000 steps/day and 35% did not participate in any sport. There was no difference in HR z-score (-0.77 vs -1.03 vs -0.73; p ≥ 0.05) or peak HR (190 vs 186 vs 183 bpm; p ≥ 0.05) for those who participate, do not participate but are active, or those who do not participate in sport, respectively. VO2peak z-score was different between groups (p = 0.002) with the lowest z-score in those who do not participate in sport compared to those who do participate in sport (-1.63 vs -0.77; p < 0.001). CONCLUSIONS: Thirty-five percent of our patient group did not participate in sport and had a lower VO2peak z-score compared to those who did participate in sport. Understanding the barriers to sport participation in this population may provide important insight and direct intervention strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
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