Neuromuscular Training Programs For Acl Tear Prevention In Young Female Soccer Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine if neuromuscular training programs (NTP), compared to routine care, prevent the occurrence of an ACL tear in young female soccer athletes. METHODS: A Health technology assessment of the clinical and cost-effectiveness of neuromuscular training programs in an outpatient clinic setting consisting of clinics, schools, and soccer clubs. The target population patients were young female soccer athletes between the ages of 10 and 18. The intervention was a neuromuscular training programs with the control group as routine care. The main outcome measure analyzed was a symptomatic, full thickness, complete ACL tear. The timeframe of analysis was 1 year, or 2 full seasons. RESULTS: Inclusion criteria were randomized controlled trials, systematic reviews, meta-analyses, and economic analyses. 7 systematic reviews, 6 prospective cohorts, and 5 randomized controlled trials were identified for full-text review to assess the methodological quality. Only 1 randomized controlled trial, 1 meta-analysis and 1 economic analysis focused specifically on neuromuscular training versus routine care in preventing ACL tears in the adolescent female subgroup. The optimal age window was before the age of 18 with a 72 % risk reduction rate. A universal neuromuscular training program can lead to decreased ACL tears with costs as low as 1.25$ per player to as high as 25$ per player in a season. NTP is effective with a decreased incidence of injury from 3% to 1.1 % per season and could save 275$ per athlete in injury-related costs. CONCLUSION: Neuromuscular training programs are safe, efficacious in the real world, cost-effective, impact the quality of life of patients, and impact government budgets on a minimal basis.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».