Cross-education does not accelerate the rehabilitation of neuromuscular functions after ACL reconstruction: a randomized controlled clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cross-education reduces quadriceps weakness 8 weeks after anterior cruciate ligament (ACL) surgery, but the long-term effects are unknown. We investigated whether cross-education, as an adjuvant to the standard rehabilitation, would accelerate recovery of quadriceps strength and neuromuscular function up to 26 weeks post-surgery. METHODS: Group allocation was randomized. The experimental (n = 22) and control (n = 21) group received standard rehabilitation. In addition, the experimental group strength trained the quadriceps of the non-injured leg in weeks 1-12 post-surgery (i.e., cross-education). Primary and secondary outcomes were measured in both legs 29 ± 23 days prior to surgery and at 5, 12, and 26 weeks post-surgery. RESULTS: The primary outcome showed time and cross-education effects. Maximal quadriceps strength in the reconstructed leg decreased 35% and 12% at, respectively, 5 and 12 weeks post-surgery and improved 11% at 26 weeks post-surgery, where strength of the non-injured leg showed a gradual increase post-surgery up to 14% (all p ≤ 0.015). Limb symmetry deteriorated 9-10% more for the experimental than control group at 5 and 12 weeks post-surgery (both p ≤ 0.030). One of 34 secondary outcomes revealed a cross-education effect: Voluntary quadriceps activation of the reconstructed leg was 6% reduced for the experimental vs. control group at 12 weeks post-surgery (p = 0.023). Both legs improved force control (22-34%) and dynamic balance (6-7%) at 26 weeks post-surgery (all p ≤ 0.043). Knee joint proprioception and static balance remained unchanged. CONCLUSION: Standard rehabilitation improved maximal quadriceps strength, force control, and dynamic balance in both legs relative to pre-surgery but adding cross-education did not accelerate recovery following ACL reconstruction.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».