Genetic Determinants of the Anterior Cruciate Ligament Rupturein Sport: An Up-to-Date Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Anterior cruciate ligament injuries (ACLIs) are one of the most common knee injuries in sports. Although numerous factors have been related to the risk of ACLIs, it is still unclear why some individuals are more susceptible than others due to the intricate etiology of ACLIs. Several genetic factors have been identified as contributing to ACLIs. This systematic review summarizes the current evidence regarding the genetic causes of ACLIs based on the available literature. Five electronic databases were searched from 2017 to 2022. All titles, abstracts, and full texts were reviewed in detail to determine the inclusions and exclusions. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the risk of bias. The studies' characteristics and results are presented in both narrative and tabular formats. A total of 24 studies examined 31 genes and 62 variants associated with ACLIs in the global population. Ten studies investigated seven collagens and ten SNPs for the ACL injury. The majority of studies found no significant difference in the association of the COL1A1 rs1800012, COL5A1 rs12722, VEGFA rs1570360, IL6R rs2228145, IL6 rs1800795, IL1B rs16944 and rs1143627, however, contrary results were found when nationality and gender were considered together. Conflicting evidence was found for polymorphisms rs2010963, rs699947 of the VEGFA gene in different studies. Due to a lack of data, it was impossible to determine the relationship between the anterior cruciate ligament rupture (ACLR) and the other polymorphisms. More research is required to establish a clear relationship between the ACLR and genetic variants, particularly when gender and nationality are taken into account separately.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».