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Enregistrement W4319985401 · doi:10.3390/ijerph20043063

Prevention of Secondary Injury after Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: Relationship between Pelvic-Drop and Dynamic Knee Valgus

2023· article· en· W4319985401 sur OpenAlexaff
Rosario D’Onofrio, Anas R. Alashram, Giuseppe Annino, Matteo Masucci, Cristian Romagnoli, Elvira Padua, Vincenzo Manzi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValgusMedicineAnterior cruciate ligamentAnterior cruciate ligament reconstructionACL injuryRehabilitationPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Optimal neuromuscular, Lumbo-Pelvic-Hip Complex, and lower extremity control are associated with decreased risk factors for secondary anterior cruciate ligament (ACL) injury. This study aimed to analyze any asymmetries and malalignments in the Lumbo-Pelvic-Hip Complex and the lower limbs at 6 months after ACL reconstruction (ACLR). (2) Methods: We conducted an exploratory retrospective observational single-center study in patients during the outpatient postoperative rehabilitation program at ICOT (Latina, Italy). From January 2014 to June 2020, 181 patients were recruited, but only 100 patients (86 male 28 ± 0.6 years, 178 ± 0.5 height; 14 female 24 ± 2.0 years, 178 ± 3.0 height) were eligible for the inclusion criteria and studied 6 months after ACL reconstruction surgery. (3) Statistical analysis: Student’s t-tests and Pearson’s product-moment correlation coefficient were used to determine significant differences between affected and non-affected limbs and variables’ association. (4) Results: The study shows a decrease in neuromuscular control of the Lumbo-Pelvic-Hip Complex and dynamic adaptive valgus of the knee at 6 months after ACLR (mean difference between pathological and healthy limb of dynamic adaptive valgus was −10.11 ± 8.19° 95% CI −14.84 to −9.34; mean value was 16.3 ± 6.8° 95% CI 14.04 to 18.55 for healthy limb and 4.2 ± 3.1° 95% CI 3.15 to 5.21 for pathological limb, p < 0.0001). The results also showed a relationship between dynamic adaptive valgus and contralateral pelvic drop (r = 0.78, 95% CI 0.62 to 0.88, magnitude of correlation very large). (5) Conclusions: The analysis showed an associative correlation between decreased postural control of the pelvic girdle and dynamic adaptive valgus of the knee in 38% of patients; this study highlights the usefulness of the Single-Leg Squat Test (SLST) as a clinical/functional assessment to evaluate the rehabilitation process and as a preventive tool to reduce the risk of second ACL injuries during the return to sport.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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