Is patellofemoral pain preventable? A systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the effectiveness of interventions to reduce the risk of incident patellofemoral pain. Design Systematic review and meta-analysis, with strength of evidence evaluated separately for each intervention type. Data sources MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Web of Science and SPORTDiscus. Eligibility criteria for selecting studies Randomised controlled trials evaluating the effectiveness of interventions to reduce patellofemoral pain risk compared with a control/non-exposed group. Results Thirteen trials of mostly military recruits and young athletes analysed six different interventions. There was low certainty evidence from two trials (227 participants) that patellofemoral braces worn during physical activity (compared with no brace) effectively reduced the risk of patellofemoral pain (risk ratio (RR) 0.40, 95% CI 0.22 to 0.73; I 2 =24.0%). There was low certainty evidence from one trial (320 participants) that running technique retraining to (run softer) reduced patellofemoral pain risk (RR 0.21, 95% CI 0.07 to 0.60). There was low certainty evidence from four trials (3364 participants) that multicomponent (strengthening/neuromuscular) exercise programmes did not significantly reduce the risk of patellofemoral pain (RR 0.49, 95% CI 0.18 to 1.36; I 2 =64.9%), although broad CIs may reflect exercise dose variations among studies. There was very low certainty evidence from four trials (2314 participants) that foot orthoses (compared with flat inserts/no orthosis) did not significantly reduce the risk of patellofemoral pain (RR 0.63, 95% CI 0.35 to 1.13; I 2 =0.0%). Static stretching and a running programme that progressed intensity (compared with volume) did not significantly influence patellofemoral pain risk (single studies). Conclusion There is low-level evidence that patellofemoral braces and running technique retraining can reduce the risk of patellofemoral pain by 60%–79%.
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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 | 0,023 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,050 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».