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Enregistrement W4312113426 · doi:10.1007/s00167-022-07296-6

Fear of reinjury following primary anterior cruciate ligament reconstruction: a systematic review

2022· review· en· W4312113426 sur OpenAlexaff
Basit Mir, Prushoth Vivekanantha, Saihajleen Dhillon, Odette Cotnareanu, Dan Cohen, Kanto Nagai, Darren de

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensQueen's UniversityHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionMEDLINESystematic reviewOsteoarthritisSports medicineQuality of life (healthcare)Anterior cruciate ligamentPhysical medicine and rehabilitationRehabilitationCochrane LibraryActivities of daily livingEvidence-based medicineRandomized controlled trialSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This review aims to elucidate the most commonly reported method to quantify fear of reinjury or kinesiophobia and to identify key variables that influence the degree of kinesiophobia following primary anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). METHODS: A systematic search across three databases (Pubmed, Ovid (MEDLINE), and EMBASE) was conducted from database inception to August 7th, 2022. The authors adhered to the PRISMA guidelines and the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Quality assessment of the included studies was conducted according to the Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS) criteria. RESULTS: Twenty-six studies satisfied the inclusion criteria and resulted in 2,213 total patients with a mean age of 27.6 years and a mean follow-up time of 36.7 months post-surgery. The mean MINORS score of the included studies was 11 out of 16 for non-comparative studies and 18 out of 24 for comparative studies. Eighty-eight percent of included studies used variations of the Tampa Scale of Kinesiophobia (TSK) to quantify kinesiophobia and 27.0% used Anterior Cruciate Ligament Return to Sport After Injury (ACL-RSI). The results of this study shows a common association between higher kinesiophobia and poor patient-reported functional status measured using International Knee Documentation Committee (IKDC) Scores, Activity of Daily Living (ADL), Quality of Life (QOL), and Sports/Recreation (S/R) subscales of Knee Osteoarthritis and Outcome Score (KOOS) and Lysholm scores. Postoperative symptoms and pain catastrophizing measured using the KOOS pain and symptom subscales and Pain Catastrophizing Score (PCS) also influenced the degree of kinesiophobia following ACLR. Patients with an increased injury to surgery time and being closer to the date of surgery postoperatively demonstrated higher levels of kinesiophobia. Less common variables included being a female patient, low preoperative and postoperative activity status and low self-efficacy. CONCLUSION: The most common methods used to report kinesiophobia following primary ACLR were variations of the TSK scale followed by ACL-RSI. The most commonly reported factors influencing higher kinesiophobia in this patient population include lower patient-reported functional status, more severe postoperative symptoms such as pain, increased injury to surgery time, and being closer to the date of surgery postoperatively. Kinesiophobia following primary ACLR is a critical element affecting post-surgical outcomes, and screening should be implemented postoperatively to potentially treat in rehabilitation and recovery. LEVEL OF EVIDENCE: IV.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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