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Enregistrement W2741874250 · doi:10.1177/2325967117s00430

Short-term Impact of Anterior Cruciate Ligament Reconstruction in an Adolescent Population on 3D Knee Kinematics

2017· article· en· W2741874250 sur OpenAlexaff
Guillaume Laforest, Alexandre Fuentes, Marc Therrien, Guy Grimard

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHamstringAnterior cruciate ligamentSagittal planeValgusPhysical medicine and rehabilitationAnterior cruciate ligament reconstructionGaitPopulationPhysical therapyGait analysisKinematicsKnee JointSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Gait analysis is a proven method for assessing knee biomechanical adaptations in anterior cruciate ligament deficient (ACLD) patients and to quantify the impact of the reconstructive surgery (ACLR). In an adult population, ACLR has shown partial kinematic correction, as they remain in internal tibial rotation, putting them at risk of rotational instability and develop osteoartitis. ACLD adolescents likely adopt similar gait changes to reduce knee instability, but may show quicker or more return to the normal compared to adults. The purpose of this study is to compare the tridimensional (3D) knee kinematics before and after ACLR in adolescents. Methods: 25 ACLD patients aged between 13 and 19 years old on a waiting list for ACLR were recruited. Bilateral knee 3D kinematic data was gathered during treadmill walking at comfortable self-selected speed using the KneeKG TM System before and 6-9 months after ACLR. Each participant underwent the same surgical protocol (2-strand hamstring tendon graft, hamstring harvest proximally and kept distally, transphyseal tibial tunnel and transepiphyseal femoral tunnel) by the same experienced surgeon. Three analyses were done: ACLD knee pre vs. post-surgery, contralateral healthy knee pre vs. post-surgery, and ACLR knee vs. healthy contralateral knee. Results: In the sagittal and transverse planes, kinematic patterns remained similar to the pre-op; maintaining the characteristic knee flexion gait pattern during single support phase which is well documented in adult ACLD (hamstring facilitation strategy). The ACLR knee exhibited a more valgus dynamic alignment compared to pre-surgery throughout the gait cycle. The healthy contralateral knee kinematics displayed no significant changes in the frontal and sagittal planes after surgery compared to the pre-op pattern. In the transverse plane, post-op gait analysis showed significantly more external rotation at heel-strike and through weight acceptance. While looking at the gait symmetry post-surgery, ACLR knee revealed significantly more valgus while remaining in greater flexion during single limb support. In the transverse plane, an external rotation tendency is observed in the ACLR knee throughout the gait cycle, except during weight acceptance. Conclusion: This study shows that kinematic adaptations found in ACLD adolescents are likely to endure short term after surgery. For example, the greater knee flexion gait pattern used before surgery is still used after ACLR. Interestingly, adolescents used an external tibial rotation adaptation to limit internal tibial instability before the surgery and this pattern was still present post-surgery. Even if theses protection strategies are efficient, the increased dynamical valgus movement seen could place the graft under pressure while increasing patellofemoral stresses, a common complaint after ACLR. Lastly, post-surgery, the contralateral knee seems to mimic the external tibial rotation gait pattern strategy seen in ACL-knee. This study demonstrates that gait protective strategies are still present short term after the surgery. Biomechanical assessment helps ID these adaptations to optimize post-op rehabilitation and prevent secondary injuries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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