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Enregistrement W4384339163 · doi:10.1186/s40798-023-00602-7

Immediate and Delayed Effects of Joint Loading Activities on Knee and Hip Cartilage: A Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4384339163 sur OpenAlexaboutno aff
S. Coburn, Kay M. Crossley, Joanne L. Kemp, Stuart J. Warden, T. West, Andrea M Bruder, Benjamin F. Mentiplay, Adam G Culvenor

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMeta-analysisKnee JointJoint (building)CartilagePhysical medicine and rehabilitationMedicineArticular cartilageOsteoarthritisSurgeryAnatomyEngineeringInternal medicinePathologyStructural engineeringAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The impact of activity-related joint loading on cartilage is not clear. Abnormal loading is considered to be a mechanical driver of osteoarthritis (OA), yet moderate amounts of physical activity and rehabilitation exercise can have positive effects on articular cartilage. Our aim was to investigate the immediate effects of joint loading activities on knee and hip cartilage in healthy adults, as assessed using magnetic resonance imaging. We also investigated delayed effects of activities on healthy cartilage and the effects of activities on cartilage in adults with, or at risk of, OA. We explored the association of sex, age and loading duration with cartilage changes. Methods A systematic review of six databases identified studies assessing change in adult hip and knee cartilage using MRI within 48 h before and after application of a joint loading intervention/activity. Studies included adults with healthy cartilage or those with, or at risk of, OA. Joint loading activities included walking, hopping, cycling, weightbearing knee bends and simulated standing within the scanner. Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Random-effects meta-analysis estimated the percentage change in compartment-specific cartilage thickness or volume and composition (T2 relaxation time) outcomes. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) system evaluated certainty of evidence. Results Forty studies of 653 participants were included after screening 5159 retrieved studies. Knee cartilage thickness or volume decreased immediately following all loading activities investigating healthy adults; however, GRADE assessment indicated very low certainty evidence. Patellar cartilage thickness and volume reduced 5.0% (95% CI 3.5, 6.4, I 2 = 89.3%) after body weight knee bends, and tibial cartilage composition (T2 relaxation time) decreased 5.1% (95% CI 3.7, 6.5, I 2 = 0.0%) after simulated standing within the scanner. Hip cartilage data were insufficient for pooling. Secondary outcomes synthesised narratively suggest knee cartilage recovers within 30 min of walking and 90 min of 100 knee bends. We found contrasting effects of simulated standing and walking in adults with, or at risk of, OA. An increase of 10 knee bend repetitions was associated with 2% greater reduction in patellar thickness or volume. Conclusion There is very low certainty evidence that minimal knee cartilage thickness and volume and composition (T2 relaxation time) reductions (0–5%) occur after weightbearing knee bends, simulated standing, walking, hopping/jumping and cycling, and the impact of knee bends may be dose dependent. Our findings provide a framework of cartilage responses to loading in healthy adults which may have utility for clinicians when designing and prescribing rehabilitation programs and providing exercise advice.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,031
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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