Examining Return to Play Protocols for ACL Injuries using the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF): A Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Anterior cruciate ligament (ACL) injuries are a common occurrence, especially in sports. These injuries require a comprehensive return-to-play (RTP) protocol that is suited for the individual. This review aims to assess existing RTP protocols for ACL injuries, using the WHO’s International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) framework. The objective is to identify trends and gaps in RTP protocols based on the domains of the ICF framework. Methods A rapid review was conducted from the following databases: Embase, MEDLINE, and CENTRAL. Studies were screened using Covidence and reviewed using National Collaborating Centre for Methods and Tools (NCCMT) guidelines. The analysis examined the included return-to-play protocols and assessed them through the lens of the ICF framework. Results Fifteen studies were included in the review. Based on the protocols of the included studies, three key trends were observed: 1) Focus on functioning and disability rather than contextual factors, 2) Player’s psychological needs are considered in only a few studies (n = 4), and 3) Most return-to-play protocols were fairly rigid. Conclusion This review highlights key trends and gaps in existing RTP protocols for ACL injuries. The protocols can be improved by aligning themselves with the ICF, specifically through the inclusion of environmental and personal factors. This could potentially pave the way for a standardized ACL RTP protocol. Level of Evidence: II
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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 | 0,027 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».