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Enregistrement W3160932551 · doi:10.21203/rs.2.19151/v1

Every athlete has a unique trajectory: Knee-related quality of life in young athletes following anterior cruciate ligament reconstruction

2019· preprint· en· W3160932551 sur OpenAlexafffund
Christina Le, Catherine Hui, Carolyn A. Emery, Patricia J. Manns, Jackie L. Whittaker

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis Society
Mots-clésAthletesAnterior cruciate ligamentAnterior cruciate ligament reconstructionTrajectoryPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Although the physical, psychological, and social consequences of sustaining an anterior cruciate ligament (ACL) tear in young athletes are well documented, little is known about how ACL tears influence health-related quality of life (QOL). This case series describes changes in knee-related QOL over the first 12 months following an ACL reconstruction (ACLR) in young athletes and explores the association between 6-month knee symptoms, moderate-to-vigorous-intensity physical activity (MVPA), kinesiophobia, and 12-month knee-related QOL.Methods Twenty young athletes (15-20 years old, 70% female) who underwent primary ACLR were evaluated pre-ACLR (baseline) and post-ACLR at 3, 6, 9, and 12 months. Knee-related QOL was assessed with the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) QOL subscale. Knee symptoms (KOOS symptoms subscale), average daily minutes of MVPA (tri-axial accelerometer), and kinesiophobia (Tampa Scale for Kinesiophobia; TSK) were also tracked. Descriptive statistics (median with range, mean with standard deviation, or proportion with 95%CI) were calculated for demographic and outcome variables. Individual changes in KOOS QOL scores over the 12-month study period were compared to minimal clinically important difference, patient acceptable symptoms state, treatment failure, and normative reference values. Associations between 6-month KOOS symptoms, MVPA, TSK, and 12-month KOOS QOL were explored using Spearman’s rank correlation coefficient (ρ).Results Considerable individual variability in the trajectory of KOOS QOL scores was observed over the study period with 13 (65%) participants achieving clinically important improvements. At 12 months, the median KOOS QOL score was 53 (range 6-100) and only 7 (35%) participants reported acceptable QOL and 4 (20%) exceeded normative reference values. A moderate association was detected between 6-month KOOS symptoms and 12-month KOOS QOL scores (ρ=0.53, p=0.02).ConclusionsThis case series reveals that young athletes experience unique knee-related QOL trajectories in the first 12 months following an ACLR and that deficits in knee-related QOL still exist at 12 months. These findings highlight the individual and dynamic nature of QOL and the importance of considering QOL as an indicator of recovery in injured young athletes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,304 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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