Risk factors and associated factors for calcaneal apophysitis (Sever’s disease): a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this review was to identify the potential intrinsic and extrinsic risk factors (RFs), associated factors (AFs) and consequences of developing calcaneal apophysitis (CA). DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Cochrane Library, Embase, Medline Ovid, PubMed, Web of Science and Evidence, searched from inception to April 2021. ELIGIBILITY CRITERIA: We included cohort, case-control and cross-sectional studies that were conducted in patients younger than 18 years who were exposed to RFs or who presented with factors associated with developing CA. Studies in languages other than English or Spanish were excluded. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers worked independently to evaluate the risk of bias of included studies. The Newcastle-Ottawa Scale (adapted version) was used. RESULTS: A total of 736 studies were identified and 11 observational studies fully met the inclusion criteria, including 1265 participants with a mean age of 10.72 years. Four studies identified extrinsic factors, 10 identified intrinsic factors and three identified both. The extrinsic and intrinsic RFs, AFs and consequences of CA include limitation of ankle dorsiflexion, foot alignment, stiffness and mobility of the midfoot, plantar pressures and ground reaction force, body mass index, age, gender, presence of other osteochondroses and practice of sport. The risk of bias varied, being either moderate or low. CONCLUSIONS: Regarding the factors and consequences associated with CA (Sever's disease), ankle dorsiflexion limitation is the most frequent intrinsic factor studied, followed by peak plantar pressures and foot malalignment. However, disagreements between the investigators of the included studies were found; in some cases, there is a lack of unanimity between different studies as to which factors are considered to be RFs, AFs and consequences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42021246366.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 ».