Revue des critères issus des approches cliniques et de l’IA pour la reprise du sport après reconstruction du LCA

Le souhait de retrouver un niveau de mobilité ou de performance sportive équivalent, sans appréhension et sans risque de nouvelle blessure après une reconstruction du Ligament Croisé Antérieur (LCA), est légitime mais reste encore rarement atteint. En effet, à ce jour, aucun protocole de retour au sport n’a véritablement été validé. Les critères actuellement utilisés souffrent d’un manque de standardisation et parfois d’objectivité, ce qui limite leur efficacité clinique. Bien que la littérature souligne l’importance d’évaluer la performance, la force musculaire et l’état psychologique, leur validité prédictive demeure incertaine. De plus, le délai de reprise, très variable (de 6 mois à plus d’un an), ne constitue pas en soi un critère fiable mais pourrait être envisagé comme une variable cible dans un modèle prédictif. Cette approche s’inscrit dans la logique du continuum de retour au sport, distinguant le retour à l’activité, le retour au sport et enfin le retour à la performance. Cet article propose ainsi de présenter les critères existants et d’examiner l’apport des modèles d’auto-apprentissage pour affiner la prédiction du retour au sport.

The desire to regain a comparable level of mobility or sporting performance, without apprehension and without the risk of re-injury, after Anterior Cruciate Ligament (ACL) reconstruction is legitimate, yet it remains rarely achieved. To date, no Return To Sport (RTS) protocol has been fully validated. The criteria currently employed lack standardization and, at times, objectivity, which limits their clinical applicability. Although the literature emphasizes the importance of evaluating performance, muscle strength, and psychological readiness, the predictive validity of these parameters remains uncertain. Moreover, the time to RTS, which varies widely (from six months to over a year), is not a reliable criterion in itself but could instead be considered a target variable within a predictive model. This perspective aligns with the RTS continuum, which differentiates between return to activity, RTS and return to performance. The present article reviews existing criteria and examines the potential contribution of machine learning models to improving RTS prediction.

Ligament Croisé Antérieur (LCA) Retour au sport Critères d’évaluation après une reconstruction du LCA Modèle d’auto-apprentissage Intelligence Artificielle (IA)

Anterior Cruciate Ligament (ACL) Return To Sport (RTS) Evaluation criteria after ACL reconstruction Machine Learning Artificial Intelligence (AI)