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Enregistrement W4323540142 · doi:10.1136/bjsports-2022-106099

Let’s talk about sex (and gender) after ACL injury: a systematic review and meta-analysis of self-reported activity and knee-related outcomes

2023· review· en· W4323540142 sur OpenAlexafffund
Andrea M Bruder, Adam G Culvenor, Matthew King, M. Haberfield, Eliza A Roughead, John Mastwyk, Joanne L. Kemp, Marcella Ferraz Pazzinatto, T. West, S. Coburn, S. Cowan, Allison M. Ezzat, Laura To, Karina Chilman, J. Couch, Jackie L. Whittaker, Kay M. Crossley

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilLa Trobe UniversityMichael Smith Health Research BCArthritis Society
Mots-clésMedicineACL injuryAnterior cruciate ligamentMeta-analysisOsteoarthritisAthletesPhysical therapyOdds ratioObservational studyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Investigate sex/gender differences in self-reported activity and knee-related outcomes after anterior cruciate ligament (ACL) injury. Design Systematic review with meta-analysis. Data sources Seven databases were searched in December 2021. Eligibility criteria Observational or interventional studies with self-reported activity (including return to sport) or knee-related outcomes after ACL injury. Results We included 242 studies (n=123 687, 43% females/women/girls, mean age 26 years at surgery). One hundred and six studies contributed to 1 of 35 meta-analyses (n=59 552). After ACL injury/reconstruction, very low-certainty evidence suggests females/women/girls had inferior self-reported activity (ie, return to sport, Tegner Activity Score, Marx Activity Scale) compared with males/men/boys on most (88%, 7/8) meta-analyses. Females/women/girls had 23%–25% reduced odds of returning to sport within 1-year post-ACL injury/reconstruction (12 studies, OR 0.76 95% CI 0.63 to 0.92), 1–5 years (45 studies, OR 0.75 95% CI 0.69 to 0.82) and 5–10 years (9 studies, OR 0.77 95% CI 0.57 to 1.04). Age-stratified analysis (<19 years) suggests female athletes/girls had 32% reduced odds of returning to sport compared with male athletes/boys (OR 0.68, 95% CI 0.41 to 1.13, I 2 0.0%). Very low-certainty evidence suggests females/women/girls experienced inferior knee-related outcomes (eg, function, quality of life) on many (70%, 19/27) meta-analyses: standardised mean difference ranging from −0.02 (Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score, KOOS-activities of daily living, 9 studies, 95% CI −0.05 to 0.02) to −0.31 (KOOS-sport and recreation, 7 studies, 95% CI −0.36 to –0.26). Conclusions Very low-certainty evidence suggests inferior self-reported activity and knee-related outcomes for females/women/girls compared with males/men/boys after an ACL injury. Future studies should explore factors and design targeted interventions to improve outcomes for females/women/girls. PROSPERO registration number CRD42021205998.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations128
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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