Knee laxity, joint hypermobility, femoral anteversion, hamstring extensibility and navicular drop as risk factors for non‐contact anterior cruciate ligament injury in female athletes: A 4.5‐year prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate whether six selected anatomical variables were associated with non-contact anterior cruciate ligament (ACL) injury in female team sport athletes. METHODS: Two hundred eighty-seven female athletes (age 13-38 at baseline) from basketball, floorball, ice hockey and volleyball completed a baseline physical examination, including measurements of anterior-posterior (AP) knee laxity, knee hyperextension, generalized joint hypermobility, femoral anteversion, hamstring extensibility and navicular drop. Athletes entered the study either in 2011, 2012 or 2013 and were followed up until the end of 2015. During the follow-up, all complete and magnetic resonance-verified ACL injuries were recorded. RESULTS: Twenty-three non-contact ACL injuries were recorded. There were no significant differences in baseline physical examination variables between athletes who sustained ACL injuries and those who did not. However, a side-to-side difference in AP knee laxity greater than 2 mm was observed in 20% of the ACL injury group compared to 12% of the non-injured group, although this difference was not statistically significant. CONCLUSIONS: In this study, AP knee laxity, knee hyperextension, generalized joint hypermobility, femoral anteversion, hamstring extensibility and navicular drop were not associated with increased risk for non-contact ACL injury in female team sport athletes. This study was powered to detect moderate to strong risk associations; thus, smaller risk associations may not have been identified. LEVEL OF EVIDENCE: Level 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».