Over 90 % of children and adolescents return to sport after anterior cruciate ligament reconstruction: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the rate at which children and adolescent athletes return to sporting activities after anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction. METHODS: Three databases, PubMed, MEDLINE, and EMBASE, were searched from database inception until September 9, 2017 by two reviewers independently and in duplicate. The inclusion criteria were English language studies that reported return to sport outcomes. Book chapters, conference papers, review articles, and technical reports were excluded. The rate of return to sports was combined in a meta-analysis of proportions using a random-effects model. RESULTS: Overall, 20 studies with a combined total of 1156 ACL reconstructions met the inclusion criteria, with a mean age of 14.3 years (range 6-19) and a mean follow-up time of 6.5 years (range 1-22). All studies were level IV evidence (14 retrospective case series and 6 prospective case series). The pooled rate of return to any sport participation was 92.0% [95% confidence interval (CI), 86-96%]. The pooled rate of return to pre-injury level of sport was 78.6% (95% CI 71-86%) and that to competitive level of sport was 81.0% (95% CI 62-94%). A total of 93 of the 717 assessed athletes (13%) sustained re-injuries with graft ruptures, and in 91 of 652 patients (14%), contralateral ACL injuries were reported on final follow-up. CONCLUSION: Pooled results suggest a high rate of return to sport following ACL reconstruction in children and adolescent athletes; however, this is associated with a relatively high rate of graft rupture and a similar rate of contralateral ACL injury. This study provides clinicians with evidence-based data on the ability of children and adolescent athletes to return to sport after ACL reconstruction, an important consideration for athletes of this population with ACL injuries. LEVEL OF EVIDENCE: IV, systematic review of level IV studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».