Risk factors for patellofemoral pain: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patellofemoral pain (PFP) is a prevalent condition commencing at various points throughout life. We aimed to provide an evidence synthesis concerning predictive variables for PFP, to aid development of preventative interventions. METHODS: We searched Medline, Web of Science and SCOPUS until February 2017 for prospective studies investigating at least one potential risk factor for future PFP. Two independent reviewers appraised methodological quality using the Newcastle-Ottawa Scale. We conducted meta-analysis where appropriate, with standardised mean differences (SMD) and risk ratios calculated for continuous and nominal scaled data. RESULTS: This review included 18 studies involving 4818 participants, of whom 483 developed PFP (heterogeneous incidence 10%). Three distinct subgroups (military recruits, adolescents and recreational runners) were identified. Strong to moderate evidence indicated that age, height, weight, body mass index (BMI), body fat and Q angle were not risk factors for future PFP. Moderate evidence indicated that quadriceps weakness was a risk factor for future PFP in the military, especially when normalised by BMI (SMD -0.69, CI -1.02, -0.35). Moderate evidence indicated that hip weakness was not a risk factor for future PFP (multiple pooled SMDs, range -0.09 to -0.20), but in adolescents, moderate evidence indicated that increased hip abduction strength was a risk factor for future PFP (SMD 0.71, CI 0.39, 1.04). CONCLUSIONS: This review identified multiple variables that did not predict future PFP, but quadriceps weakness in military recruits and higher hip strength in adolescents were risk factors for PFP. Identifying modifiable risk factors is an urgent priority to improve prevention and treatment outcomes.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».