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Enregistrement W4413317692 · doi:10.17504/protocols.io.81wgbwxkngpk/v1

Effectiveness of Proprioceptive and Plyometric Training on Joint Stability in Athletes Following ACL Injury v1

2025· article· en· W4413317692 sur OpenAlexaboutno aff
Zahid Hossain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlyometricsAthletesProprioceptionPhysical medicine and rehabilitationJoint stabilityPhysical therapyJoint (building)Training (meteorology)MedicineEngineeringStructural engineeringJumpGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anterior cruciate ligament (ACL) injury is among the most common sports-related injuries and is associated with reduced joint stability, impaired functional performance, and psychological barriers to returning to sport. Although conventional physiotherapy focusing on strengthening and mobility is widely used, recent evidence suggests that proprioceptive and plyometric training may provide additional benefits by enhancing neuromuscular control, balance, and confidence. However, limited randomized controlled trials have comprehensively examined their combined effectiveness on joint stability and return-to-sport readiness in athletes following ACL injury.Objective: The purpose of this randomized controlled trial is to evaluate the effectiveness of proprioceptive and plyometric training, when combined with conventional physiotherapy, in improving joint stability, reducing pain, enhancing functional outcomes, and promoting psychological readiness for return to sport in athletes following ACL injury.Methods: A total of 62 athletes with unilateral ACL reconstruction will be recruited and randomly assigned into two groups: (i) intervention group (n = 31), receiving proprioceptive and plyometric training in addition to conventional physiotherapy, and (ii) control group (n = 31), receiving conventional physiotherapy alone. The intervention will be carried out over 8 weeks, with supervised sessions two days per week. The primary outcome will be joint stability assessed by the Star Excursion Balance Test (SEBT). Secondary outcomes will include pain measured by the Visual Analog Scale (VAS), postural control assessed by the Berg Balance Scale (BBS), knee function evaluated using the International Knee Documentation Committee (IKDC) subjective score, functional return to sport measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and psychological readiness assessed using the ACL–Return to Sport after Injury (ACL-RSI) scale. Outcomes will be measured at baseline and after the intervention.Expected Results: It is anticipated that athletes in the intervention group will demonstrate greater improvements in joint stability, pain reduction, balance, knee function, and psychological readiness compared to the control group. Proprioceptive and plyometric training are expected to enhance neuromuscular control and confidence, thereby facilitating safer and earlier return to sport.Conclusion: This study will provide valuable evidence on the role of proprioceptive and plyometric training in post-ACL rehabilitation. If effective, these approaches may be recommended as integral components of physiotherapy programs to optimize recovery, reduce re-injury risk, and improve long-term athletic performance.Keywords: ACL injury, proprioceptive training, plyometric training, joint stability, rehabilitation, SEBT, IKDC, WOMAC, ACL-RSI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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