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Enregistrement W4406957472 · doi:10.1093/ehjci/jeae333.269

Left atrial stiffness and its association to left ventricular geometry in resistance trained athletes using anabolic-androgenic steroids

2025· article· en· W4406957472 sur OpenAlexaff
Florence Place, Hillary M. Carpenter, Lyn Howard, J. D. Maxwell, J K K Shardey, B Morrison, N Chester, Robert Cooper, Ben N. Stansfield, Keith George, Peter Angell, David Oxborough

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal - Cardiovascular Imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensTrinity Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnabolic-Androgenic SteroidsInternal medicineAnabolismMedicineCardiologyAthletesEndocrinologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Anabolic-Androgenic Steroids (AAS) are commonly used in resistance trained (RT) individuals despite the negative impact on left ventricular (LV) structure and function. Purpose Due to the inter-dependence of the left atrium (LA) and the LV, alongside the importance of the atria contributing to LV filling and cardiac output, this study aimed to assess the relationship between LV geometry and LA stiffness in young RT users of AAS. Methods Utilising a cross-sectional design, male (n=99) and female (n=19) RT individuals aged 29±6yrs were grouped based on self-reported AAS user status: current (CU; n=70), past (PU; n=22) and non-users (NU; n=27). All participants underwent transthoracic echocardiography with strain imaging. Left ventricular geometry was defined based on LV mass index and relative wall thickness as per European Association of Cardiovascular Imaging guidelines. Left atrial stiffness index (LASi) was calculated as the ratio of E/E’ to LA reservoir strain (LARes) and concentricity as the ratio of LV mass to end-diastolic volume^0.67. Ejection Fraction (EF) was calculated using Simpsons biplane method. All data was presented as mean ± standard deviation with group differences assessed using a one-way ANOVA with post-hoc Bonferroni adjustment and Kruskal-Wallis test for non-normally distributed indices. A Fishers exact test was used to compare geometry between groups. Relationships between LASi and concentricity were assessed using multi linear regression Results Current users presented greater LV remodelling compared to PU and NU (eccentric hypertrophy (45%, 9% and 0%), concentric remodelling (2%, 0% and 0%) and concentric hypertrophy (8%, 0% and 0% respectively; p<0.001). EF was lower in those with concentric (52±9, p=.006) and eccentric (53±5, p<.001) hypertrophy than with normal geometry (58±5), but no difference between concentric and eccentric hypertrophy. LARes was lower in CU (32.0±7.5) compared to PU (39.1±8.3, p=.001) and NU (40.2±7.7, p<.001). E/E’ and LASi were higher in CU than PU (p=.006, p=.001) and NU (p<.001, p<.001; E/E’: 6.7±1.8, 5.9±1.5, and 5.7±1.4; LA stiffness index: 0.21±0.08, 0.16±0.05, and 0.15±0.05). Concentricity was higher in CU than PU (p<.001) and NU (p<.001; 8.3±2.2; 6.4±1.4 and 5.7±2.2 respectively). Controlling for user status, concentricity predicted LASi (R²=0.23, F(2,109)=16.1, p<.001) with a 0.1 increase in LASi for each 10g.ml^-0.667 increase in concentricity. Conclusions Although current users of AAS presented with more eccentric hypertrophy, those with increased concentricity and concentric hypertrophy had higher LA stiffness index. These data highlight 1) the potential greater negative functional impact of concentric compared to eccentric hypertrophy in young RT individuals using AAS, 2) the added value of LASi above conventional indices such as EF and 3) the possible reversible nature of LV and LA remodelling following cessation of AAS use.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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