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Enregistrement W2158519548 · doi:10.2522/ptj.20050329

Is there evidence that proprioception or balance training can prevent anterior cruciate ligament (ACL) injuries in athletes without previous ACL injury?

2006· review· en· W2158519548 sur OpenAlexaff
Jessica L Owen, Sean T. Campbell, Sara J Falkner, Christine Bialkowski, Alex T Ward

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProprioceptionAnterior cruciate ligamentAthletesACL injuryBalance (ability)MedicinePhysical medicine and rehabilitationAnterior Cruciate Ligament InjuriesPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of “Evidence in Practice” is to illustrate how evidence is gathered and used to guide clinical decision making. This article is not a case report. The examination, evaluation, and intervention sections are purposely abbreviated. A collegiate-level soccer player was instructed by her coach to incorporate a proprioceptive component into her training program. He suggested that she purchase a balance board and immediately begin a program that he designed. She approached her physical therapist (SJF) for more information. I immediately recognized that, because of her sex and sport of choice, she would be at high risk for an anterior cruciate ligament (ACL) injury. Hewett et al1 estimated that as many as 2,200 ACL ruptures per year occur in female collegiate athletes in both the recreational and competitive ranks. Treatment and rehabilitation costs are estimated at $17,000 per ACL injury, which do not take into account the potential loss of long-term participation, loss of scholarship funding, and future disability from arthritic changes in a reconstructed knee.1 For these reasons, a shift toward injury prevention is warranted. Injury prevention for the ACL can take many forms, including a variety of training protocols, athlete education, and bracing. Current studies focus on neuromuscular training as a preventive measure, with programs that include strength, flexibility, plyometrics, sport-specific agility drills, speed enhancement, balance, and athlete education.1–7 A clinician who understands the individual components of these programs could optimize injury prevention and aid athletes in appropriate program design and equipment purchases. In the case of this athlete, my colleagues and I focused on the use of proprioception or balance training and its effect on incidence of ACL injury. We searched the literature to answer our clinical question “Is there evidence that proprioception or balance training can prevent ACL injuries in athletes …

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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