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Enregistrement W4200153114 · doi:10.1177/23259671211058105

Vertical Drop Jump Biomechanics of Patients With a 3- to 10-Year History of Youth Sport–Related Anterior Cruciate Ligament Reconstruction

2021· article· en· W4200153114 sur OpenAlexaff
Gregor Kuntze, Alberto Nettel‐Aguirre, K. Lorenzen, Jessica Küpper, Janet L. Ronsky, Jackie L. Whittaker, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British ColumbiaAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cruciate ligamentMedicineBiomechanicsVertical jumpJumpAnterior Cruciate Ligament InjuriesOrthodonticsSports medicineReturn to sportKnee flexionPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyAnatomyAthletes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A better understanding of movement biomechanics after anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) could inform injury prevention, knee injury rehabilitation, and osteoarthritis prevention strategies. Purpose: To investigate differences in vertical drop jump (VDJ) biomechanics between patients with a 3- to 10-year history of youth sport–related ACLR and uninjured peers of a similar age, sex, and sport. Study Design: Cross-sectional study. Level of evidence III. Methods: Lower limb kinematics and bilateral ground-reaction forces (GRFs) were recorded for participants performing 10 VDJs. Joint angles and GRF data were analyzed, and statistical analysis was performed using 2 multivariate models. Dependent variables included sagittal (ankle, knee, and hip) and coronal (knee and hip) angles at initial contact and maximum knee flexion, the rate of change of coronal knee angles (35%-90% of the support phase; ie, slopes of linear regression lines), and vertical and mediolateral GRFs (normalized to body weight [BW]). Fixed effects included group, sex, and time since injury. Participant clusters, defined by sex and sport, were considered as random effects. Results: Participants included 48 patients with a history of ACLR and 48 uninjured age-, sex-, and sport-matched controls (median age, 22 years [range, 18-26 years]; 67% female). Patients with ACLR demonstrated steeper negative coronal knee angle slopes (β = –0.04 deg/% [95% CI, –0.07 to –0.00 deg/%]; P = .025). A longer time since injury was associated with reduced knee flexion (β = –0.2° [95% CI, –0.3° to –0.0°]; P = .014) and hip flexion (β = –0.1° [95% CI, –0.2° to –0.0°]; P = .018). Regardless of ACLR history, women displayed greater knee valgus at initial contact (β = 2.1° [95% CI, 0.4° to 3.8°]; P = .017), greater coronal knee angle slopes (β = 0.05 deg/% [95% CI, 0.02 to 0.09 deg/%]; P = .004), and larger vertical GRFs (landing: β = –0.34 BW [95% CI, –0.61 to –0.07 BW]; P = .014) (pushoff: β = –0.20 BW [95% CI, –0.32 to –0.08 BW]; P = .001). Conclusion: Women and patients with a 3- to 10-year history of ACLR demonstrated VDJ biomechanics that may be associated with knee motion control challenges. Clinical Relevance: It is important to consider knee motion control during activities such as VDJs when developing injury prevention and rehabilitation interventions aimed at improving joint health after youth sport–related ACLR.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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