Risk factors for Achilles tendon rupture: an updated systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identifying risk factors for Achilles Tendon Rupture (ATR) is one of the first necessary steps for its prevention. This systematic review aimed to update the systematic review published in 2014 in ATR etiology. METHODOLOGY: A systematic review was carried out using PubMed, EBSCO, and ScienceDirect databases. All types of research studies (Randomized Control Trials - RCTs, Cohort studies, Case-control studies and Cross-sectional studies) that considered ATR, were eligible. The inclusion criteria for eligibility of the studies were to be written in the English language, and to include populations of men and/or women, both athletes, and non-athletes, healthy individuals, and patients. Two independent reviewers used the assessment instrument Newcastle-Ottawa Scale independently, to evaluate the quality of each selected study. Further, two reviewers worked independently to extract the study characteristics, and the GRADE methodology was used to assess the level of certainty of each risk factor. RESULTS: From 9526 studies initially identified, 19 studies were eligible for further analysis to identify risk factors for ATR. Seventeen studies were considered good quality, and two studies fair quality. Low to very low certainty of evidence was found for the following medications: steroids, quinolones, and oral bisphosphonate, as well as for other factors such as chronic tendon inflammation and Achilles' tendinopathy, spring season, diabetes, previous musculoskeletal injury, regular participation in athletic activity, hyperparathyroidism, renal failure, and genetic factors. CONCLUSIONS: The risk factors found prove that ATR is a multifactorial injury. Appropriate methodologies and well-designed studies are needed to determine the factors and their significance in ATR risk. Finally, the role of biomechanical and psychological aspects in the ATR etiology may be of interest in future studies, as we could not extract relative data in our review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».