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Enregistrement W4416186461 · doi:10.1177/23259671251387342

The Use of Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DEXA) in Evaluating Recovery After Musculoskeletal Injuries in Athletes: A Scoping Review

2025· article· en· W4416186461 sur OpenAlexaff
Robert DiCesare, Umair Tahir, Atefeh Noori, Norah Matthies, Jaskarndip Chahal, Ryan Paul, Andrea Chan

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensAthletic Edge Sports MedicineHospital for Sick ChildrenToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationSports medicineDual-energy X-ray absorptiometryOrthopedic surgeryMusculoskeletal injury

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dual-energy x-ray absorptiometry (DEXA) is a widely used imaging modality in sports medicine and orthopaedics due to its accuracy in assessing bone mineral density (BMD) and body composition. Tracking these parameters provides valuable insights into the recovery process after musculoskeletal injuries, which are prevalent among athletes. Purpose: To evaluate how DEXA imaging has been used to guide rehabilitation in both recreational and competitive athletes by monitoring changes in BMD and body composition after musculoskeletal injuries. Study Design: Scoping review; Level of evidence, 4. Methods: A comprehensive literature search was conducted in Ovid MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central, and SportDISCUS databases (2000-2024). Studies were included if they used DEXA to measure BMD or body composition changes in athletes after musculoskeletal injuries. Titles, abstracts, and full texts were screened independently by 2 reviewers, with discrepancies resolved through discussion. Data were synthesized qualitatively, and major trends were reported and identified. Results: Of 1132 unique records, 12 studies met inclusion criteria, involving 319 athletes (34% female) with injuries such as anterior cruciate ligament (ACL) tears, lumbar stress fractures, femoroacetabular impingement, and Achilles tendon ruptures. Athletes represented a range of sports, including soccer, basketball, cricket, and triathlon, at both competitive and recreational levels. DEXA identified significant BMD declines after injury, particularly in the affected limb. For instance, up to a 7% BMD reduction was observed in surgical limbs after ACL reconstruction, persisting for up to 2 years in some cases. Rehabilitation strategies incorporating blood flow restriction therapy or combined running and isometric exercises better preserved lean mass and BMD compared with conventional programs focused solely on closed and open kinetic chain exercises. Conclusion: The review demonstrated that DEXA imaging is a promising tool in orthopaedic sports medicine for assessing injury-related changes in BMD and body composition. It provides detailed insights into recovery processes and aids in tailoring rehabilitation strategies and return-to-sport decisions. Some studies incorporated advanced rehabilitation methods such as blood flow restriction therapy, which appeared to accelerate recovery as measured by DEXA outcomes. Future studies should explore integrating DEXA findings into athlete-specific rehabilitation protocols with validated thresholds for return to play.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0310,027
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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