Ethnic differences in the prevalence of normal resting electrocardiogram patterns among female brazilian football players
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Data on ECG findings in female Brazilian football players (FBFP) from diverse ethnic backgrounds are limited. Furthermore, the lack of specific guidelines for interpreting ECGs in female athletes adds to the complexity of understanding these findings. Objective To compare the prevalence of normal ECG findings among FBFP of white, mixed-race, and black ethnicities. Methods This multicenter observational study was conducted across all five geographic regions of Brazil (11 states and 14 cities). It included 994 FBFP aged 15–35 years who underwent preparticipation cardiovascular screening between January 2010 and October 2024 at 28 elite professional clubs. To estimate the prevalence ratio and its respective 95% confidence interval (CI), Poisson regressions with robust variance adjusted for age were used. Results A total of 315 white, 330 mixed-race, and 349 black athletes were evaluated. Normal ECG patterns were observed in 965 (97.1%) participants. The overall prevalence of sinus bradycardia (<60 bpm) was 34.3%. Black athletes had a higher prevalence of early repolarization compared to white athletes (40.7% vs. 28.7%; prevalence ratio: 1.4; 95% CI, 1.1 to 1.9; P = 0.008). Conversely, white players had a higher prevalence of incomplete right bundle branch block compared to black players (13.0% vs. 5.4%; prevalence ratio: 2.4; 95% CI, 1.4 to 4.2; P = 0.001). The prevalence of left ventricular hypertrophy, based on the Sokolow-Lyon criteria, and first-degree atrioventricular block were 5.1% and 1.7%, respectively, with no differences between the ethnic groups. The "African/Afro-Caribbean" ECG pattern was found in 13 (3.7%) black athletes and 3 (0.9%) mixed-race athletes. Conclusions A high prevalence of normal ECG patterns was observed among FBFP. Additionally, ECG findings typically associated with physical training appear to differ according to athletes’ ethnic backgrounds.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».