Prospective electrocardiographic and cardiovascular magnetic resonance alterations in the UK Biobank coronavirus disease 2019 repeat imaging study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular magnetic resonance (CMR) and electrocardiographic (ECG) abnormalities after coronavirus disease 2019 (COVID-19) are widely reported. However, the absence of pre-infection assessments limits causal inference from these studies. This study aims to compare interval change in CMR and ECG measures in participants with incident COVID-19 and matched uninfected controls in UK Biobank. METHODS: UK Biobank participants with documented COVID-19 who had CMR and ECG performed before the pandemic were invited for repeat assessment, along with uninfected participants matched on age, sex, ethnicity, location, and date of baseline imaging. Automated pipelines were used to extract ECG phenotypes and CMR measures of cardiac structure and function, aortic distensibility, aortic flow, and myocardial native T1. Logistic regression was used to examine associations of baseline metrics with incident COVID-19. Standardized residual approach was used to compare the degree of interval change in CMR and ECG metrics between cases and controls. RESULTS: We analyzed 2092 participants (1079 cases and 1013 controls) with average age of 60 ± 7 years. 47.1% were male. There was 3.2 ± 1.5 years between pre- and post-infection assessments. 3.6% of cases were hospitalized. Lower baseline left ventricular ejection fraction and worse longitudinal, circumferential, and radial strain were associated with higher risk of incident COVID-19. There were no significant differences in interval change of any CMR or ECG metric between cases and controls. CONCLUSION: While pre-existing cardiovascular abnormalities are linked to higher risk of COVID-19, exposure to infection does not alter interval change of highly sensitive CMR and ECG indicators of cardiovascular health.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».