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Enregistrement W3146491757 · doi:10.2519/jospt.2021.9970

Explaining Variability in the Prevalence of Achilles Tendon Abnormalities: A Systematic Review With Meta-analysis of Imaging Studies in Asymptomatic Individuals

2021· review· en· W3146491757 sur OpenAlexaff
Sean Docking, Harvi F. Hart, Ebonie Rio, Madeline Hannington, Jill Cook, Adam G Culvenor

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisAsymptomaticAchilles tendonMedicineSystematic reviewPhysical medicine and rehabilitationTendonPhysical therapyMEDLINEInternal medicineSurgeryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To estimate the prevalence of, and factors associated with, Achilles tendon abnormalities observed on imaging in asymptomatic individuals. Design Systematic review with stratified meta-analysis and meta-regression. Literature Search Embase, Scopus, MEDLINE, CINAHL, SPORTDiscus, and Web of Science were searched from 1980 to August 2020. Study Selection Criteria We included studies that reported the prevalence of Achilles tendon abnormalities, observed with any imaging modality, in an asymptomatic population. We excluded studies if participant mean age was younger than 12 years or if participants had current/previous lower-limb tendon injuries/symptoms or other systemic conditions. Data Synthesis Random-effects proportion meta-analysis was used to estimate prevalence. We used meta-regression for continuous variables (mean age and body mass index [BMI], sample size, proportion of female participants) and stratified categorical variables (imaging modality and participation in physical activity) to explain between-study heterogeneity. Results We included 91 studies (10 156 limbs, 5841 participants). The prevalence of Achilles tendon abnormalities on imaging ranged from 0% to 80% per participant. Between-study heterogeneity was high (I2>90%, P<.001), precluding data pooling. Between-study heterogeneity was partly explained by participant mean BMI (slope, 2.8% per 1-unit increase in BMI; 95% confidence interval: 0.57%, 5.03%; P = .015) and participation in physical activity per limb, and mean age of 40 years old or older (P = .022) per participant. Conclusion There was substantial variability in the prevalence of Achilles tendon abnormalities on imaging in asymptomatic individuals. Higher prevalence of abnormalities was associated with older age (40 years old or older), higher BMI, and participation in physical activity. A large proportion of heterogeneity remains unaccounted for, likely due to variations in abnormality definitions and study design. J Orthop Sports Phys Ther 2021;51(5):232–252. Epub 28 Mar 2021. doi:10.2519/jospt.2021.9970

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,047
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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