Strategies to prevent and manage running-related knee injuries: a systematic review of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of interventions to prevent and manage knee injuries in runners. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Web of Science and SPORTDiscus up to May 2022. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Randomised controlled trials (RCTs) with a primary aim of evaluating the effectiveness of intervention(s) to prevent or manage running-related knee injury. RESULTS: Thirty RCTs (18 prevention, 12 management) analysed multiple interventions in novice and recreational running populations. Low-certainty evidence (one trial, 320 participants) indicated that running technique retraining (to land softer) reduced the risk of knee injury compared with control treadmill running (risk ratio (RR) 0.32, 95% CI 0.16 to 0.63). Very low-certainty to low-certainty evidence from 17 other prevention trials (participant range: 24 -3287) indicated that various footwear options, multicomponent exercise therapy, graduated running programmes and online and in person injury prevention education programmes did not influence knee injury risk (RR range: 0.55-1.06). In runners with patellofemoral pain, very low-certainty to low-certainty evidence indicated that running technique retraining strategies, medial-wedged foot orthoses, multicomponent exercise therapy and osteopathic manipulation can reduce knee pain in the short-term (standardised mean difference range: -4.96 to -0.90). CONCLUSION: There is low-certainty evidence that running technique retraining to land softer may reduce knee injury risk by two-thirds. Very low-certainty to low-certainty evidence suggests that running-related patellofemoral pain may be effectively managed through a variety of active (eg, running technique retraining, multicomponent exercise therapy) and passive interventions (eg, foot orthoses, osteopathic manipulation). PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020150630.
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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 | 0,014 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».