What is the Importance of Psychological Measures to Determine Readiness to Return to Sports After Anterior Cruciate Ligament Reconstruction?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Recent studies have suggested that psychological factors are important components of successful return to sports (RTS) after anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). The purpose of this study was to survey physicians on their criteria used to determine readiness to RTS after ACLR and understand the significance of psychological factors on RTS.Methods: A survey was designed to understand the practices of clinicians managing rehabilitation after ACLR consisting of 25 questions divided in 3 different sections, including one section about psychological scores and factors affecting RTS. The survey was delivered to three North-American orthopaedic sports medicine organizations.Results: The total number of respondents was 113. 95% of respondents considered psychological tests at least “somewhat important” (33% “important”, 23% selected “very important”). Routine use of psychological tests in practice was only reported by 35% of respondents. The ACL-Return to Sport after Injury Scale was the most frequently used psychological test (23%). Fear of reinjury was considered the most common patient-cited psychological factor affecting RTS. Psychological factors ranked 8th out of 9 outcomes measures in determining readiness to RTS.Conclusion: This study demonstrates a discrepancy between the importance of psychological tests and the frequency of use in practice. Additional education on this topic, web-based applications and a multidisciplinary approach may increase the usage of psychological tests to determine RTS after ACLR.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».