Forecasting neuromuscular recovery after anterior cruciate ligament injury: Athlete recovery profiles with generalized additive modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A retrospective analysis of longitudinally collected athlete monitoring data was conducted to generate a model of neuromuscular recovery after anterior cruciate ligament (ACL) injury and reconstruction (ACLR). Neuromuscular testing data including countermovement jump (CMJ) force‐time asymmetries and knee extensor strength (maximum voluntary contractionext) asymmetries (between‐limb asymmetry index—AI) were obtained from athletes with ACLR using semitendinosus (ST) autograft (n = 29; AI measurements: n = 494), bone patellar tendon bone autograft (n = 5; AI measurements: n = 88) and noninjured controls (n = 178; AI measurements: n = 3188). Explosive strength measured as the rate of torque development was also calculated. CMJ force‐time asymmetries were measured over discrete movement phases (eccentric deceleration phase, concentric phase). Separate additive mixed effects models (additive mixed effects model [AMM]) were fit for each AI with a main effect for the surgical technique and a smooth term for the time since surgery (days). The models explained between 43% and 91% of the deviance in neuromuscular recovery after ACLR. The mean time course was generated from the AMM. Comparative neuromuscular recovery profiles of an athlete with an accelerated progression and an athlete with a delayed progression after a serious multiligament injury were generated. Clinical Significance: This paper provides a new perspective on the utility of longitudinal athlete monitoring including routine testing to develop models of neuromuscular recovery after ACLR that can be used to characterize individual progression throughout rehabilitation.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».