Psychological readiness and return to sports after ACL reconstruction: A meta-analysis of KOOS scale outcomes at one- and two-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Background The Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) is widely used to evaluate functional outcomes after anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). However, there is limited consolidated evidence on subscale-specific recovery trends over time. Objective To assess the effectiveness of rehabilitation in improving KOOS subscale scores Pain, Symptoms, Activities of Daily Living (ADL), Quality of Life (QoL), and Sport/Recreation (Sport/Rec) at one- and two-year follow-up post-ACLR. Methods This PRISMA-compliant meta-analysis (PROSPERO: CRD42025646262) used PICOS criteria. Ten studies were selected from PubMed, Web of Science, and Scopus between 2019 and 2025. Methodological quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale and GRADE. Random-effects models calculated standardized mean differences (SMDs); heterogeneity was assessed with I 2 and τ 2 . Results Ten studies (n = 6,407–6,434 per subscale) were analyzed. KOOS QoL showed the greatest improvement (SMD = 0.46; 95% CI: 0.093 to 0.835; p = 0.0197), followed by Pain (SMD = 0.37; 95% CI: –0.02 to 0.76; p = 0.063). Symptoms showed a small-to-moderate effect (SMD = 0.44; p = 0.074), while ADL presented limited improvement (SMD = 0.21; p = 0.1015). Sport/Rec scores improved modestly (SMD = 0.37; p = 0.0732), with large individual gains seen in athletes with lower baseline scores. Heterogeneity was substantial across subscales (I 2 = 84.3%–90.9%). Conclusion Rehabilitation after ACLR leads to meaningful improvements in KOOS Pain, QoL, and Symptoms scores. Sport/Rec and ADL also improved, especially in long-duration programs. KOOS is a valuable outcome tool and should be integrated with objective return-to-sport criteria for comprehensive assessment.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,059 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».