Classification of myo-connective tissue injuries for severity grading and return to play prediction: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To conduct a systematic literature search to identify currently used classifications of acute non-contact muscle injuries in sporting adults. DESIGNS: Scoping review. METHODS: A systematic literature search from January 1, 2010 to April 19, 2022 of Medline and SPORTDiscus yielded 13,426 articles that were screened for eligibility. Findings from included studies were qualitatively synthesized. Classifications and their grading, as well as outcomes and definitions were extracted. RESULTS: Twenty-four classifications were identified from the 37 included studies, most of which had low evidence study designs. Majority (57 %) of classifications were published after 2009 and were mostly developed for hamstring or other lower limb injuries. The six most cited classifications accounted for 70 % of the reports (BAMIC, modified Peetrons, Munich, Cohen, Chan and MLG-R). Outcome reporting was sparse, making it difficult to draw conclusions. Still, significant relationships between grading and time to return to play were reported for the BAMIC, modified Peetrons, Munich and Cohen classifications. Other classifications either had a very low number of reported associations, reported no associations, reported inconclusive associations, or did not report an assessment of the association. Other outcomes were poorly investigated. CONCLUSIONS: There is no agreed-upon use of muscle classification, and no consensus on definitions and terminology. As a result, reported outcomes and their relationship to severity grading are inconsistent across studies. There is a need to improve the generalizability and applicability of existing classifications and to refine their prognostic value. High-level evidence studies are needed to resolve these inconsistencies.
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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 | 0,023 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».