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Enregistrement W2949866589 · doi:10.1177/0363546519856348

Relationship Between Sports Participation After Revision Anterior Cruciate Ligament Reconstruction and 2-Year Patient-Reported Outcome Measures

2019· article· en· W2949866589 sur OpenAlexaboutno aff
John Paul Bigouette, Erin C. Owen, Brett A. Lantz, Rudolf G. Hoellrich, Laura J. Huston, Amanda K. Haas, Christina R. Allen, Allen F. Anderson, Daniel E. Cooper, Thomas M. DeBerardino, Warren R. Dunn, Barton J. Mann, Kurt P. Spindler, Rick W. Wright, John P. Albright, Annunziato Amendola, Jack T. Andrish, Christopher C. Annunziata, Robert A. Arciero, Bernard R. Bach, Champ L. Baker, Arthur R. Bartolozzi, Keith M. Baumgarten, Jeffery R. Bechler, Jeffrey H. Berg, Geoffrey A. Bernas, Stephen F. Brockmeier, Robert H. Brophy, Charles A. Bush‐Joseph, J. Brad Butler, John D. Campbell, James L. Carey, James E. Carpenter, Brian J. Cole, Jonathan M. Cooper, Charles L. Cox, R. Alexander Creighton, Diane L. Dahm, Tal S. David, David C. Flanigan, Robert W. Frederick, Theodore J. Ganley, Elizabeth A. Garofoli, Charles J. Gatt, Steven R. Gecha, J. Robert Giffin, Sharon L. Hame, Jo A. Hannafin, Christopher D. Harner, Norman Lindsay Harris, Keith S. Hechtman, Elliott B. Hershman, Timothy M. Hosea, David C. Johnson, Timothy S. Johnson, Morgan H. Jones, Christopher C. Kaeding, Ganesh V. Kamath, Thomas E. Klootwyk, Bruce A. Levy, C. Benjamin, G. Peter Maiers, Robert G. Marx, Matthew J. Matava, Gregory M. Mathien, David R. McAllister, Eric C. McCarty, Robert G. McCormack, Bruce S. Miller, Carl W. Nissen, Daniel F. O’Neill, Brett D. Owens, Richard D. Parker, Mark L. Purnell, Arun J. Ramappa, Michael A. Rauh, Arthur C. Rettig, Jon K. Sekiya, Kevin G. Shea, Orrin H. Sherman, James R. Slauterbeck, Matthew V. Smith, Jeffrey T. Spang, Steven J. Svoboda, Timothy N. Taft, Joachim J. Tenuta, Edwin M. Tingstad, Armando F. Vidal, Darius G. Viskontas, Richard A. White, James S. Williams, Michelle L. Wolcott, Brian R. Wolf, James J. York

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNFL FoundationAmerican Orthopaedic Society for Sports MedicineSmith and NephewMusculoskeletal Transplant Foundation
Mots-clésWOMACMedicinePhysical therapyOsteoarthritisAnterior cruciate ligamentOxford knee scorePatient-reported outcomeAnterior cruciate ligament reconstructionCohortDemographicsCohort studySurgeryQuality of life (healthcare)DemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anterior cruciate ligament (ACL) revision cohorts continually report lower outcome scores on validated knee questionnaires than primary ACL cohorts at similar time points after surgery. It is unclear how these outcomes are associated with physical activity after physician clearance for return to recreational or competitive sports after ACL revision surgery. Hypotheses: Participants who return to either multiple sports or a singular sport after revision ACL surgery will report decreased knee symptoms, increased activity level, and improved knee function as measured by validated patient-reported outcome measures (PROMs) and compared with no sports participation. Multisport participation as compared with singular sport participation will result in similar increased PROMs and activity level. Study Design: Cross-sectional study; Level of evidence, 3. Methods: A total of 1205 patients who underwent revision ACL reconstruction were enrolled by 83 surgeons at 52 clinical sites. At the time of revision, baseline data collected included the following: demographics, surgical characteristics, previous knee treatment and PROMs, the International Knee Documentation Committee (IKDC) questionnaire, Marx activity score, Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). A series of multivariate regression models were used to evaluate the association of IKDC, KOOS, WOMAC, and Marx Activity Rating Scale scores at 2 years after revision surgery by sports participation category, controlling for known significant covariates. Results: Two-year follow-up was obtained on 82% (986 of 1205) of the original cohort. Patients who reported not participating in sports after revision surgery had lower median PROMs both at baseline and at 2 years as compared with patients who participated in either a single sport or multiple sports. Significant differences were found in the change of scores among groups on the IKDC ( P < .0001), KOOS-Symptoms ( P = .01), KOOS–Sports and Recreation ( P = .04), and KOOS–Quality of Life ( P < .0001). Patients with no sports participation were 2.0 to 5.7 times more likely than multiple-sport participants to report significantly lower PROMs, depending on the specific outcome measure assessed, and 1.8 to 3.8 times more likely than single-sport participants (except for WOMAC-Stiffness, P = .18), after controlling for known covariates. Conclusion: Participation in either a single sport or multiple sports in the 2 years after ACL revision surgery was found to be significantly associated with higher PROMs across multiple validated self-reported assessment tools. During follow-up appointments, surgeons should continue to expect that patients who report returning to physical activity after surgery will self-report better functional outcomes, regardless of baseline activity levels.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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