Measurement properties for muscle strength tests following anterior cruciate ligament and/or meniscus injury: What tests to use and where do we need to go? A systematic review with meta-analyses for the OPTIKNEE consensus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Critically appraise and summarise the measurement properties of knee muscle strength tests after anterior cruciate ligament (ACL) and/or meniscus injury using the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments Risk of Bias checklist. DESIGN: Systematic review with meta-analyses. The modified Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation-guided assessment of evidence quality. DATA SOURCES: Medline, Embase, CINAHL and SPORTSDiscus searched from inception to 5 May 2022. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Studies evaluating knee extensor or flexor strength test reliability, measurement error, validity, responsiveness or interpretability in individuals with ACL and/or meniscus injuries with a mean injury age of ≤30 years. RESULTS: Thirty-six studies were included involving 31 different muscle strength tests (mode and equipment) in individuals following an ACL injury and/or an isolated meniscus injury. Strength tests were assessed for reliability (n=8), measurement error (n=7), construct validity (n=27) and criterion validity (n=7). Isokinetic concentric extensor and flexor strength tests were the best rated with sufficient intrarater reliability (very low evidence quality) and construct validity (moderate evidence quality). Isotonic extensor and flexor strength tests showed sufficient criterion validity, while isometric extensor strength tests had insufficient construct and criterion validity (high evidence quality). CONCLUSION: Knee extensor and flexor strength tests of individuals with ACL and/or meniscus injury lack evidence supporting their measurement properties. There is an urgent need for high-quality studies on these measurement properties. Until then, isokinetic concentric strength tests are most recommended, with isotonic strength tests a good alternative.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 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 | 0,000 |
| 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 ».