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Enregistrement W4391441069 · doi:10.1177/03635465231187039

Return to Sport After Pediatric Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Systematic Review of the Criteria

2024· review· en· W4391441069 sur OpenAlexaff
Justin-Pierre Lorange, Laurianne Senécal, Philippe Moisan, Marie‐Lyne Nault

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligament reconstructionMilestoneInclusion and exclusion criteriaPhysical therapyRehabilitationAnterior cruciate ligamentPopulationSports medicineEvidence-based medicineMEDLINEProspective cohort studySurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative rehabilitation is an important component of recovery after anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction (ACLR), facilitating successful return to sport (RTS) by reducing risk factors for repeat injury. PURPOSE: This systematic review aimed to determine the best protocol for RTS after ACLR in children. STUDY DESIGN: Systematic review; Level of evidence, 4. METHODS: PubMed, Embase, PEDro, SPORTDiscus, and Web of Science databases were searched from October 3, 2014, to November 3, 2022. The inclusion criteria were the pediatric population (<18 years old) after ACLR with clear RTS criteria and/or mean/median time to RTS. Multiligament knee injuries were excluded from this study. The methodologic quality of the included articles was assessed using the methodological index for non-randomized studies (MINORS). The highest possible score was 24 points for comparative studies (ie, a study comparing 2 protocols or more). Noncomparative studies or studies with a single protocol could score a maximum of 16 points as assessed by the MINORS score. RESULTS: The search yielded 1816 titles, and 24 were retained based on the inclusion and exclusion criteria. Every study was published between 2015 and 2022. Among the 24 studies included, 13 were retrospective and 11 were prospective. The mean MINORS score for the noncomparative studies was 13 of 16 (n = 23) and 23 of 24 for the comparative study (n = 1). The studies were categorized into unspecified clearance (n = 10), milestone based (n = 13), and combined time and milestone (n = 1). A total of 1978 patients (57% female) were included in the review. The mean age at ACLR was 14.7 years. The most common endpoint used was graft rupture (0% to 35%). In the unspecified group, the quickest RTS was 5.8 months and the longest was 9.6 months. Statistically significant risk factors for ACL reinjury included younger age and earlier RTS. The latter was a significant contributor to graft failure for combined time-based and milestone-based RTS. In the milestone-based group, the most common criteria were ≥90% limb symmetry measured using hamstring strength, quadriceps strength, and/or hop tests. The mean RTS time was 6.8 to 13.5 months. CONCLUSION: RTS should be delayed, when possible, especially in the younger population. A combination of quantitative tests and qualitative tests is also recommended. However, optimal RTS criteria have yet to be determined. Future prospective studies should focus on comparing the different times and milestones currently available.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,009
Bibliométrie0,0220,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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