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Enregistrement W3202359932 · doi:10.1136/bmjsem-2021-001097

Clinical relevance of MRI knee abnormalities in Australian rules football players: a longitudinal study

2021· article· en· W3202359932 sur OpenAlexaff
Dawn Aitken, Saliu Balogun, Yi Chao Foong, David Humphries, Laura L Laslett, Nathan W. Pitchford, Hussain Khan, Johanne Martel‐Pelletier, Jean‐Pierre Pelletier, F. Abram, Xingzhong Jin, Graeme Jones, Tania Winzenberg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensPerkinElmer BiosignalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineKnee painClinical significanceMagnetic resonance imagingMeniscusFootballSynovitisSurgeryOsteoarthritisRadiologyInternal medicineArthritisIncidence (geometry)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: The clinical relevance of MRI knee abnormalities in athletes is unclear. This study aimed to determine the prevalence of MRI knee abnormalities in Australian Rules Football (ARF) players and describe their associations with pain, function, past and incident injury and surgery history. METHODS: 75 male players (mean age 21, range 16-30) from the Tasmanian State Football League were examined early in the playing season (baseline). History of knee injury/surgery and knee pain and function were assessed. Players underwent MRI scans of both knees at baseline. Clinical measurements and MRI scans were repeated at the end of the season, and incident knee injuries during the season were recorded. RESULTS: MRI knee abnormalities were common at baseline (67% bone marrow lesions, 16% meniscal tear/extrusion, 43% cartilage defects, 67% effusion synovitis). Meniscal tears/extrusion and synovial fluid volume were positively associated with knee symptoms, but these associations were small in magnitude and did not persist after further accounting for injury history. Players with a history of injury were at a greater risk of having meniscal tears/extrusion, effusion synovitis and greater synovial fluid volume. In contrast, players with a history of surgery were at a greater risk of having cartilage defects and meniscal tears/extrusion. Incident injuries were significantly associated with worsening symptoms, BML development and incident meniscal damage. CONCLUSIONS: MRI abnormalities are common in ARF players, are linked to a previous knee injury and surgery history, as well as incident injury but do not dictate clinical symptomatology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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