Functional rehabilitation criteria required for a safe return to active duty in military personnel following a musculoskeletal injury: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objective of this article is to assess the types of musculoskeletal (MSK) injuries commonly affecting military personnel and the outcome measures that may be used to predict a safe return to active duty post-injury. Methods: A scoping review method was used. The key word-driven electronic search identified 190 articles initially. Thirty-one articles remained following application of inclusion and exclusion criteria. The United States published 27 of the 31 studies, most of which were retrospective reviews, case series, prospective cohort studies, and randomized controlled trials. Results: Based on inclusion frequency, MSK injuries of the shoulder, back, knee, ankle, and foot are the most prevalent in military populations. Physical therapy interventions varied significantly even among similar injury types with return-to-duty rates varying from 2 to 100 per cent over three to 20.9 months, depending on intervention and injury type. Many varied outcome measures were used between studies to evaluate subjects. Discussion: No concrete criteria currently exist to evaluate readiness for a safe return to duty following an MSK injury. More widespread use of standardized protocols for specific injuries and taking into consideration the physical requirements for each military occupational specialty will assist in determining the readiness of recovering soldiers to return to their full duties in the future.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».