People Are More Variable Than Their Hop Test Would Suggest: Hop Performance and Self‐Reported Outcomes Over 11 Years Following <scp>ACL</scp> Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to report the trajectory of self-reported outcomes up to 11 years post-ACLR. We also explored the relationship between hop performance at 1 year and: (i) future self-reported knee outcomes; and (ii) risk of subsequent knee events. 124 participants (43 women, mean age 31 ± 8 years) were recruited at 1 year following hamstring-autograft ACLR. Hop performance was assessed with single-forward and side-hop tests. Follow-up was completed at 3 (n = 114), 5 (n = 89) and 11 years (n = 72) post-ACLR. Self-reported outcomes were assessed at each follow-up with the Knee injury Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) pain and quality of life (QOL) subscales. Generalized linear mixed models estimated the relationship between hop performance and self-reported outcomes. Subsequent knee events (new injury/surgery) to either knee were recorded, with the relationship between hop performance and risk of subsequent knee events analyzed with Cox proportional hazards. Self-reported knee outcomes were stable (mean change < 10 points) across all timepoints but with major within-sample variability. There was a modest relationship between greater hop performance at 1 year and better future KOOS-pain (average marginal effect [AME] % improvement with + 1 cm single forward hop = 0.06% [95% CI 0.02-0.10]). A nonlinear spline relationship showed better single-forward hop performance was associated with better KOOS-QOL for scores < 108 cm, not present for higher hop scores > 108 cm. There were 21 index and 11 contralateral subsequent knee events. Hop performance was not related to risk of a subsequent knee event (hazard ratio index knee 0.99 [95% CI 0.98-1.02]). In conclusion, self-reported knee pain and quality of life were generally stable across the 11-year follow-up period. Greater hop performance at 1-year post-ACLR was related to better self-reported knee outcomes up to 11-year follow-up (of questionable clinical importance), but not associated with the risk of subsequent knee injury/surgery.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».