Kinesiophobia, Knee Self-Efficacy, and Fear Avoidance Beliefs in People with ACL Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To improve the understanding of the psychological impacts of anterior cruciate ligament (ACL) injury, a systematic review synthesizing the evidence on knee self-efficacy, fear avoidance beliefs and kinesiophobia following ACL injury is needed. OBJECTIVE: The aim of this systematic review was to investigate knee self-efficacy, fear avoidance beliefs and kinesiophobia following ACL injury, and compare these outcomes following management with rehabilitation alone, early and delayed ACL reconstruction (ACLR). METHODS: Seven databases were searched from inception to April 14, 2022. Articles were included if they assessed Tampa Scale of Kinesiophobia (TSK), Knee Self-Efficacy Scale (KSES), or Fear Avoidance Beliefs Questionnaire (FABQ). Risk of bias (RoB) was assessed using domain-based RoB tools (ROBINS-1, RoB 2, RoBANS), and GRADE-assessed certainty of evidence. Random-effects meta-analyses pooled outcomes, stratified by time post-injury (pre-operative, 3-6 months, 7-12 months, > 1-2 years, > 2-5 years, > 5 years). RESULTS: Seventy-three studies (70% high RoB) were included (study outcomes: TSK: 55; KSES: 22; FABQ: 5). Meta-analysis demonstrated worse kinesiophobia and self-efficacy pre-operatively (pooled mean [95% CI], TSK-11: 23.8 [22.2-25.3]; KSES: 5.0 [4.4-5.5]) compared with 3-6 months following ACLR (TSK-11: 19.6 [18.7-20.6]; KSES: 19.6 [18.6-20.6]). Meta-analysis suggests similar kinesiophobia > 3-6 months following early ACLR (19.8 [4.9]) versus delayed ACLR (17.2 [5.0]). Only one study assessed outcomes comparing ACLR with rehabilitation only. CONCLUSIONS: Knee self-efficacy and kinesiophobia improved from pre-ACLR to 3-6 months following ACLR, with similar outcomes after 6 months. Since the overall evidence was weak, there is a need for high-quality observational and intervention studies focusing on psychological outcomes following ACL injury.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».