Prehabilitation prior to anterior cruciate ligament reconstruction is a safe and effective intervention for short‐ to long‐term benefits: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Comprehensively explore current practices in preoperative rehabilitation (prehabilitation) for anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR) and assess corresponding clinical outcomes and complication rates. METHODS: A systematic search of EMBASE, MEDLINE, Cochrane and PubMed was conducted from inception to 1 November 2024. All studies reporting outcomes and/or complications following prehabilitation and ACLR were included. Screening and data abstraction were designed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses and Revised Assessment of Multiple Systematic Reviews guidelines. RESULTS: Thirty-six studies with 2326 patients undergoing prehabilitation and ACLR were included. Weighted averages of all clinical outcomes met or surpassed patient acceptable symptom state (PASS) thresholds and return to sports (RTS) criteria. There were no preoperative complications following prehabilitation. Major post-operative complications included graft failure (4.6%), contralateral ACL rupture (1.0%), surgical site infection (0.6%), deep infection (0.4%), non-ACL ligament injury (0.5%), reoperation for hardware removal (0.3%), muscle rupture (0.1%), patellar subluxation (0.1%) and patellar rupture (0.1%). CONCLUSION: Current prehabilitation practices for ACLR emphasize impairment resolution, ROM restoration, and neuromuscular exercises. Safety of current practices is supported by the absence of preoperative complications and similar post-operative complication rates compared to patients undergoing standard care. Clinical outcomes of patients undergoing prehabilitation were shown to meet and surpass PASS thresholds and RTS criteria, expedite post-operative recovery, and maintain functional improvements up to 10 years post-operation, suggesting that prehabilitation is a safe and effective intervention yielding short- to long-term benefits. There is a need for further high-quality randomized controlled trials and large prospective cohort studies comparing the effect of prehabilitation on post-operative outcomes, reporting specific exercise details and protocol progression. 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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».