Normal echocardiographic and electrocardiographic indices in young female athletes: a meta-analysis across sex, types of sports, races, and ethnicities
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: High-intensity physical training induces cardiac remodelling, but data on the female athlete's heart are limited. We aimed to determine the normal echocardiographic (ECHO) and electrocardiographic (ECG) indices in young female athletes, compare them with female non-athletes and male athletes, and evaluate differences between female athletes of different races/ethnicities and types of sports. METHODS AND RESULTS: We searched four databases for studies including female athletes aged 18-35. A meta-analysis compared cardiovascular indices between female athletes and the groups above. We included 41 quantitative studies enrolling 11 956 female athletes, 14 014 male athletes, and 549 female non-athletes. Mean age (95% confidence intervals) in years was 22.4 (21.5-23.3) for female athletes, 23.7 (22.3-25.0) for female non-athletes, and 22.3 (21.3-23.3) for male athletes. Female athletes had higher left ventricular end-diastolic volume index [72.5 (66.3-78.8) vs. 55.4 (46.4-64.7) mL/m², P = 0.001], left ventricular mass index (LVMi) [80.8 (75.9-85.7) vs. 62.1(56.6-67.6) g/m², P < 0.0001], and left atrial volume index [29.2 (25.4-32.9) vs. 22.4 (18.7-26.1) mL/m², P = 0.01] than female non-athletes. The LVMi was 21% higher in male athletes than female athletes [98.3 (89.7-106.9) vs. 81.4 (76.6-86.2) g/m2, P < 0.0001]. Black female athletes had more frequent T-wave inversions on ECG than other races/ethnicities [15.2 (7.3-28.8) % of Black vs. 5.4 (2.9-9.9) % of White vs. 2.6 (0.7-9.9) % of Pacific Islanders vs. 0.7 (0.04-9.7) % of Metis, P = 0.04]. CONCLUSION: We confirmed sex-specific left ventricular remodelling, with more eccentric remodelling in female athletes. Black female athletes showed more T-wave inversions than female athletes of other races/ethnicities. Our aggregate means of ECHO and ECG indices may serve as normative values for young female athletes.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».