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Enregistrement W2613733303 · doi:10.1111/imj.5_13463

Knee function, pain and magnetic resonance imaging abnormalities in Australian Rules Football players: a cohort study

2017· article· en· W2613733303 sur OpenAlexaff
Yi Chao Foong, Dawn Aitken, David Humphries, Laura L Laslett, Nathan W. Pitchford, Hussain Khan, F. Abram, Jean‐Pierre Pelletier, Johanne Martel‐Pelletier, Xingzhong Jin, Graeme Jones, Tania Winzenberg

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversité de MontréalPerkinElmer Biosignal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingKnee painCohortTearsFootballEffusionSurgeryPhysical therapyOsteoarthritisRadiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australian Rules Football (ARF) has a strong following in Australia and has one of the highest injury rates amongst collision sports worldwide.1 Knee injuries are common in ARF and are associated with both short- and long-term functional disability.1,2 Magnetic resonance imaging (MRI) has revolutionised our understanding of knee pathology, with early detection of knee abnormalities that eventually lead to significant disability.3 This is the first study to determine the prevalence of MRI assessed knee abnormalities in ARF players and describe their associations with function, pain, past and incident injury and surgery history. 58 of 75 male players (aged 16–30 years) from the Tasmanian State Football League underwent MRI of both knees early in the season, assessing cartilage defects, bone marrow lesions (BMLs), meniscal tears/extrusion and effusion. History of knee injury and surgery, and knee pain and function (VAS and KOOS) and incident knee injuries were assessed. Measures were repeated at the end of the season (3–5 months later). MRI knee abnormalities were common at baseline (67% BMLs, 16% meniscal tear/extrusion, 43% cartilage defects, 67% effusion-synovitis). At baseline, presence of BMLs was associated with higher knee pain and dysfunction (VAS 3 vs 17, P < 0.01; KOOS 6 vs 18, P = 0.03) in the right but not left knee, and higher prevalence of previous knee injury and surgery (21% vs 53%, P = 0.01; 0% vs 18%, P = 0.03 respectively). Findings were similar for meniscal tears/extrusion. Previous injury and previous surgery were more common in those with an effusion and with cartilage defects respectively. Incident knee injuries were associated with worsening knee pain and function (VAS −6 vs 27, P < 0.01; KOOS −5 vs 21, P < 0.01), presence of new or enlarging BMLs (22% vs 67%, P < 0.01) and incident cartilage defects (3% vs 17%, P = 0.03). Interestingly, knee abnormalities were also common in asymptomatic players with no prior history of injury or surgery (5–59%). As far as we are aware, this is the first study to examine the clinical significance of MRI abnormalities in AFL players. Structural abnormalities commonly seen in osteoarthritis are also common in sub-elite ARF players. Their associations with injury and surgery suggest they could be clinically important; however, the implication for long-term knee health is unknown especially in asymptomatic players.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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