A systematic review to evaluate exercise for anterior cruciate ligament injuries: does this approach reduce the incidence of knee osteoarthritis?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Among a variety of conservative and surgical options to treat anterior cruciate ligament (ACL) injuries, we do not understand which options could potentially prevent knee osteoarthritis (OA). The aim of this systematic review was to examine the evidence pertaining to exercise treatment of ACL injuries in the context of knee OA. METHODS: Medline, Embase, CINAHL, PubMed, and PEDro (Physiotherapy Evidence Database) databases were systematically searched using keywords encompassed within four primary key terms: knee, osteoarthritis, anterior cruciate ligament, and exercise. Clinical studies evaluating the effect of an exercise treatment for ACL injuries on the development of knee OA in adult humans were included. The PEDro scale was used to critically assess the studies included in the review. RESULTS: Eighteen studies were included in this review, with a median PEDro score of 6/11 (range, 2/11-9/11). Three studies provided statistical evidence that exercise following ACL injury lowered the risk for knee OA development. Nine studies demonstrated no benefit of exercise in preventing knee OA incidence relative to either operative treatment or the contralateral, unaffected knee. However, exercise resulted in higher knee instability. Nonetheless, there were no significant differences in subjective or objective knee outcomes for early versus late ACL reconstruction. LIMITATIONS: This review was not registered through PROSPERO. CONCLUSION: The relationship between a rehabilitative exercise for ACL injuries and long-term knee OA prevalence is inconclusive. However, research suggests initial conservative treatment with optional late ACL reconstruction because this treatment strategy may reduce the risk of knee OA. More research, ideally randomized controlled trials or comparable designs, is required prior to establishing clinical guidelines for ACL injury management.
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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 | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».