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Enregistrement W4392136331 · doi:10.1016/j.jisako.2024.02.007

Revision ACL reconstruction in female athletes: current concepts

2024· article· en· W4392136331 sur OpenAlexaff
Amit Meena, S Das, Armin Runer, Komal Tapasvi, Prathik Hegde, Riccardo D’Ambrosi, Laurie A. Hiemstra, Sachin Tapasvi

Notice bibliographique

RevueJournal of ISAKOS Joint Disorders & Orthopaedic Sports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensBanff CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesAnterior cruciate ligamentReturn to sportMedicineRehabilitationPhysical therapyACL injuryPresentation (obstetrics)Physical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The challenge of revision anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction lies in its complexity, varied presentation, and technical intricacies. A successful ACL reconstruction should allow patients to safely return to preinjury activities. However, it is only sometimes simple, and many risk factors and concurrent pathologies come into play. Evaluating and analysing the cause of failure and associated conditions is paramount to addressing them effectively. Despite a plethora of research and improvements in knowledge and technology, e gaps exist in issues such as optimal techniques of revision surgery, graft options, fixation, concurrent procedures, rehabilitation and protocol for return to sports of high-level athletes. Female athletes need additional focus since they are at higher risk of re-injury, suboptimal clinical outcomes, and lower rates of return to sport following revision reconstruction. Our understanding about injury prevention and the protection of ACL grafts in female athletes needs to be improved. This review focuses on the current state of revision ACL surgery in female athletes and provides recommendations and future directions for optimising outcomes in this high-risk group.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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