Can a Knee Brace Prevent ACL Reinjury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aimed to investigate whether the use of a knee brace when returning to sport (RTS) could prevent a second injury after anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). This study was registered with the PROSPERO database and followed PRISMA guidelines. A systematic search of PubMed, Ovid Medline, Ovid All EBM Reviews, Ovid Embase, EBSCO Sportdiscus and ISI Web of Science databases for meta-analysis, randomized controlled trials and prospective cohort studies published before July 2020 was undertaken. The inclusion criteria were: (1) Comparing with and without a brace at RTS, (2) follow up of at least 18 months after ACLR, (3) reinjury rates included in the outcomes. Two reviewers independently extracted the data. Quality appraisal analyses were performed for each study using the Cochrane Collaboration tools for randomized and nonrandomized trials. A total of 1196 patients in three studies were included. One study showed a lower rate of reinjury when wearing a knee brace at RTS. One study found the knee brace to have a significant protective effect for younger patients (≤17 years). The effectiveness of knee bracing when RTS remains ambiguous. Current data cannot support that using a knee brace when RTS will decrease the rate of reinjury after ACL reconstruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».