Understanding the impact of physical activity level and sports participation on implant integrity and failure in patients following unicompartmental and total knee arthroplasty: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Recommendations discouraging high levels of physical activity and sports following unicompartmental (UKA) and total knee arthroplasty (TKA) have been questioned in recent years. This scoping review aimed to summarize the literature examining the impact of physical activity level and sports participation on implant integrity and failure in patients following UKA and TKA. Methods: Five databases (Medline, Embase, SCOPUS, CINAHL, ProQuest) were searched up to April 17, 2024. Retrospective, prospective and cross-sectional studies were included if they assessed the impact of physical activity level and/or sports participation (exposure variables) on implant integrity and/or failure (outcome variables) at ≥1 year following UKA or TKA. Two authors independently conducted abstract/full text reviews and data charting. Extracted data were summarized using descriptive analysis. Results: Of 2014 potential records, 20 studies (UKA: n = 6 studies, 2387 patients/TKA: n = 14 studies, 7114 patients) met inclusion criteria. Following both UKA & TKA, most patients regularly participated in light to moderate physical activities and lower impact sports (e.g. walking, cycling, golf). No studies reported a deleterious effect of physical activity level or sports participation on implant integrity or failure post UKA (mean follow-up: 3.3-10.3 years). Three studies reported an association between greater levels of physical activity with increased risk of implant failure post TKA (mean follow-up: 1-11.4 years). Conclusions: No studies demonstrated an association between greater levels of physical activity and sports participation with increased implant wear or failure post UKA, whereas results were mixed following TKA. There is a need for large, prospective cohort studies with long-term follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».